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Filtro de partículas diesel (DPF) para BMW X5 35D 3.0L 2009-2013

Este producto es adecuado para los modelos BMW X5 35D 3.0L 2009-2013.
Material de sustrato: DPF
 
 
  • DPF

  • DPF

Disponibilidad:
Cantidad:
Descripción del Producto


Información del producto

Nombre

Filtro de partículas diesel

Marca

Antiano

Modelo no.

BMW x5 35d

Origen

Porcelana

Motor

3.0L

Condición

Nuevo

Fecha

2009-2013

Material de tubo

Acero inoxidable

Ajuste del producto

Producto terminado

Material de sustrato

DPF

Mercado principal

Europa y los Estados Unidos, Europa del Este, Oriente Medio, sudeste asiático, Rusia


Este convertidor catalítico con el colector de escape integrado, también conocido como convertidor de colector, tiene un ingeniería de precisión para que coincida con el equipo original en años específicos de vehículos, marcas y modelos para un reemplazo confiable.


1. Reemplazo directo: este convertidor múltiple está diseñado para que coincida con el ajuste y el rendimiento del equipo original en vehículos específicos

2. Construcción dable -fabricada dentro de tolerancias estrictas para una longevidad confiable

3. Valor de confianza: respaldado por un equipo de ingenieros experimentados y expertos en control de calidad


Aspectos técnicos:

Se basa en técnicas de modelado de simulación del sistema, donde se representa una línea de escape completa para predecir las emisiones de tubos de cola en condiciones estequiométricas, delgadas y ricas, para fines de diseño de control del motor. Se aplican y evalúan dos enfoques de modelado diferentes en este documento. Primero, se considera un enfoque de modelado basado en la física donde se consideran aspectos térmicos y químicos de los fenómenos de conversión de contaminantes. En este estudio, el enfoque está en la selección de la reacción química y la calibración de parámetros cinéticos. En segundo lugar, se emplea un enfoque de aprendizaje automático basado en redes neuronales para representar el proceso de conversión de contaminantes y la dinámica térmica monolítica. Nuestra principal contribución a este método es la selección de una arquitectura de red neuronal óptima y la aplicación de un proceso de capacitación conveniente.

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