Online DoE with Constraint Modeling（ODCM）
Online DoE with Constraint Modeling（制限付きモデリングによるオンラインDoE）は、以下のような課題の解決に役立ちます：
入力パラメータ（速度、荷重など）は、空間充填設計（DoE
Design of Experiment（実験計画））に従って、注目すべき範囲内で変化させます。取得したデータから、ノンパラメトリックなデータベースモデル（ガウスプロセスモデル）を構築します。エンジンテストベンチでの中断や無駄な時間を避けるため、エンジンが稼働できない（実現不可能な）入力パラメータ（速度、負荷など）の組み合わせは、DoEから除外する必要があります。一方、正確なデータベースのモデルを得るためには、エンジンの回転可能域をできる限り完全に考慮する必要があり、これはエンジンの周辺域や非常に注目すべき領域においても同様です。また、開発の初期段階において、エンジン挙動に関する十分な情報がないことも課題となります。
ODCM Online DoE with Constraint Modeling（制限付きモデリングによるオンラインDoE） は、各測定ポイントのオンラインアップデートにより、回転可能域の境界の分類モデルを作成します。エンジンが回転するはずのない入力パラメータの組み合わせは、自動的にスキップすることができます。この方法により、回転可能領域をできる限り完全にカバーしながら、DoEにかかる労力を削減できます。
ODCMはETAS ASCMO API経由で利用され、"odcmStart" がエントリポイントになります。テストベンチへのアクセスには、一般的に、ETAS製品のINCA Flowを使用します。
ODCMを用いた測定キャンペーンにおいて、実際に境界が設定され、実際に測定された点とスキップされた点を示す2次元の例：
ASCMO-STATIC ExpeDesには、実現可能なポイントと不可能なポイントを手動で入力して分類モデルを学習するコンポーネント "Manual ODCM Front End" があります。これは、ASCMO-STATIC ExpeDes > Extra > Open ODCM Front End から起動できます。詳細はManual ODCM Front Endを参照してください。
参照