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Filtre à particules diesel (DPF) pour BMW X5 35d 3.0L 2009-2013

Ce produit convient aux modèles BMW X5 35d 3.0L 2009-2013.
Matériau du substrat: DPF
 
 
  • FAP

  • FAP

Disponibilité:
Quantité:
Description du produit


Informations sur le produit

Nom

Filtre à particules diesel

Marque déposée

Antien

Numéro de modèle.

BMW X5 35d

Origine

Chine

Moteur

3.0L

Condition

Nouveau

Date

2009-2013

Matériau du tube

Acier inoxydable

Ajustement du produit

Produit fini

Matériau du substrat

FAP

Marché principal

Europe et États-Unis, Europe de l’Est, Moyen-Orient, Asie du Sud-Est, Russie


Ce convertisseur catalytique avec collecteur d'échappement intégré - également appelé convertisseur de collecteur - est conçu avec précision pour correspondre à l'équipement d'origine de certaines années, marques et modèles de véhicules pour un remplacement fiable.


1. Remplacement Direct-ce convertisseur de collecteur est conçu pour correspondre à l'ajustement et aux performances de l'équipement d'origine sur des véhicules spécifiques

2. construction durable-fabriquée dans des tolérances strictes pour une longévité fiable

3. Valeur fiable – soutenue par une équipe d'ingénieurs expérimentés et d'experts en contrôle qualité.


aspects techniques :

Il est basé sur des techniques de modélisation de simulation de système, où une ligne d'échappement complète est représentée afin de prédire les émissions d'échappement dans des conditions stoechiométriques, pauvres et riches, à des fins de conception de contrôle moteur. Deux approches de modélisation différentes sont appliquées et évaluées dans cet article. Premièrement, une approche de modélisation basée sur la physique où les aspects thermiques et chimiques du phénomène de conversion des polluants sont pris en compte. Dans cette étude, l'accent est mis sur la sélection de la réaction chimique et l'étalonnage des paramètres cinétiques. Deuxièmement, une approche d'apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones pour représenter le processus de conversion des polluants et la dynamique thermique des monolithes est utilisée. Notre principale contribution à cette méthode est la sélection d’une architecture de réseau neuronal optimale et l’application d’un processus de formation pratique.

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