マツダが「SKYACTIV TECHNOLOGY」における次世代エンジン技術の開発を加速

マツダではエンジンの複雑化に伴い、従来の開発手法では最適なキャリブレーション設定を見つけるのが困難になっていました。原田氏は次のように述べています。「スプレッドシートとテスト セルを使用した試行錯誤の方式では、ラボでの作業に非常に時間がかかり、納期に間に合わせるのが困難でした。その上、5 次元以上の探索空間で最適なソリューションを見つけることは、キャリブレーションにおいて長年の経験をもつエンジニアでも困難な作業です。このため、確信を持って最適な設定を見つけることができませんでした。」

マツダでは SKYACTIV-D の圧縮比を下げて、ススや NOx の発生を抑えたいと考えていました。この課題や、設計上のその他の目標を達成するために、エンジニアは ECU に組み込み可能な最大シリンダー圧力と排気ガス温度の統計モデルを必要としていました。これらのモデルの初期バージョンは、それぞれパラメーターが ともに40個程度あり、ECUで実行するには複雑すぎました。そのためマツダでは精度を犠牲にせずに、モデルの複雑さを抑える方法を必要としていました。

マツダは Simulink と Model Based Calibration Toolbox を活用して、SKYACTIV-D エンジンのためのテストプランの定義、統計モデルの開発、および最適なキャリブレーションの生成を行いました。また、同製品を使用して、SKYACTIV-G 用の統計モデルの開発と、エンジン制御ロジックの Hardware-in-the-Loop (HIL) シミュレーションを行いました。

マツダは Model-Based Calibration Toolbox を使用して、実験計画法に基づいて SKYACTIV-D 用の最適なテスト プランを設計しました。このテストプランには、エンジンの性能と排気の応答の特性を示すテスト ポイントのみが含まれていたため、実験時間は最短に抑えられました。

また、テスト セルで実験を行った後、Model-Based Calibration Toolbox を使用して測定データがインポートされ、エンジン応答の統計モデルが作成されました。

その後、Model-Based Calibration Toolbox の Calibration Generation (CAGE) ツールと社内で開発した MATLAB ベースの最適化インターフェイスを活用して、エンジン モデルから最適なキャリブレーションが生成されました。

シミュレーション、最適化、および組込みモデルの評価のための現実的な運転領域を定義するために、Model-Based Calibration Toolbox を使用して境界モデルが作成されました。

また、Model-Based Calibration Toolbox を活用して、量産用 SKYACTIV-D ECU に使用された最大シリンダー圧力のモデルなどの、組み込み可能なモデルを生成しました。

この ECU のために、燃料の総噴射質量を複数の操作点変数の関数として生成しました。このモデルを、Model-Based Calibration Toolbox で生成した排気温度のモデルとともに使用して、燃料質量モデルの信頼性とパフォーマンスを向上しました。

SKYACTIV-D エンジンは、もっとも厳格なヨーロッパと国内の排気ガス基準を満たし、Mazda CX-5 といった量産車に搭載されています。

SKYACTIV-G エンジンを担当したエンジニアは、Model-Based Calibration Toolbox を使用して統計的なエンジンの燃料消費モデルを開発しました。次にこのモデルを Simulink にエクスポートして、エンジン制御ロジックの開発、デバッグ、および HIL シミュレーションに使用しました。また、このモデルはオートマチック トランスミッションの燃料消費シミュレーションにも再利用され、モデル開発作業のさらなる削減につながっています。