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Filtro particellare diesel (DPF) per BMW X5 35d 3.0L 2009-2013

Questo prodotto è adatto ai modelli BMW X5 35d 3.0L 2009-2013.
Materiale del substrato: DPF
 
 
  • Dpf

  • Dpf

Disponibilità:
Quantità:
Descrizione del prodotto


Informazioni sul prodotto

Nome

Filtro particellario diesel

Marchio

Antian

Modello n.

BMW X5 35D

Origine

Cina

Motore

3.0L

Condizione

Nuovo

Data

2009-2013

Materiale del tubo

Acciaio inossidabile

Adatto al prodotto

Prodotto finito

Materiale del substrato

Dpf

Mercato principale

Europa e Stati Uniti, Europa orientale, Medio Oriente, Sud -est asiatico, Russia


Questo convertitore catalitico con collettore di scarico integrato - aka collettore convertitore - è ingegnerizzato per abbinare l'attrezzatura originale su anni, marca e modelli specifici per un veicolo per una sostituzione affidabile.


1. Sostituzione diretta - Questo collettore convertitore è progettato per abbinare l'adattamento e le prestazioni dell'attrezzatura originale su veicoli specifici

2. COSTRUZIONE DUBREBBLICA -fabbricata all'interno di rigorose tolleranze per una longevità affidabile

3. Valore affidabile - supportato da un team di ingegneri esperti e esperti di controllo di qualità


Aspetti tecnici:

Si basa sulle tecniche di modellazione della simulazione del sistema, in cui è rappresentata una linea di scarico completa per prevedere le emissioni di tubi di coda in condizioni steliometriche, magre e ricche, ai fini della progettazione del controllo del motore. In questo documento vengono applicati e valutati due diversi approcci di modellazione. Innanzitutto, vengono considerati un approccio di modellizzazione basato sulla fisica in cui vengono considerati aspetti termici e chimici dei fenomeni di conversione degli inquinanti. In questo studio, l'attenzione è rivolta alla selezione della reazione chimica e alla calibrazione dei parametri cinetici. In secondo luogo, viene impiegato un approccio di apprendimento automatico basato su reti neurali per rappresentare il processo di conversione degli inquinanti e le dinamiche termiche monolite. Il nostro contributo principale a questo metodo è la selezione di un'architettura di rete neurale ottimale e l'applicazione di un comodo processo di formazione.

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