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한국자동차공학회 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 한국자동차공학회 2008년 창립 30주년 기념 학술대회 논문집Volume I
발행연도
2008.4
수록면
263 - 268 (6page)

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Ash correction process of DPF system generally leads to time-consumed efforts and inaccurate results because ash deposit characteristics are varied by driving mode or maintenance condition of each vehicle. This hinders the success of overall DPF calibration works and, thus, must be improved. This paper presents the experimental results of new ash learning methodology, which predicts the pressure drop caused by ash deposit, optimized by DFSS method. It is also showed that filter effective volume can be estimated by filter and ash coefficients obtained from ash learning.
#Diesel Particulate Filter(매연저감장치) #Ash Deposit(퇴적물) #Ash Learning(Ash차압학습) #Soot(수트) #Effective channel length(필터유효길이)

목차

Abstract
1. 서론
2. Ash 퇴적에 의한 차압 변화 예측
3. 필터 유효체적 변화 예측
4. 결론
References

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