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

Este produto é adequado para os modelos BMW X5 35D 3.0L 2009-2013.
Material do substrato: DPF
 
 
  • DPF

  • DPF

Disponibilidade:
Quantidade:
Descrição do produto


Informações do produto

Nome

Filtro de partículas diesel

Marca registrada

Antian

Modelo no.

BMW X5 35D

Origem

China

Motor

3.0L

Doença

Novo

Data

2009-2013

Material do tubo

Aço inoxidável

Ajuste do produto

Produto acabado

Material do substrato

DPF

Mercado principal

Europa e Estados Unidos, Europa Oriental, Oriente Médio, Sudeste Asiático, Rússia


Este conversor catalítico com coletor de escape integrado - também conhecido como conversor do coletor - é de gravação de precisão para corresponder ao equipamento original em anos específicos de veículos, marcas e modelos para uma substituição confiável.


1. Substituição do Diretor - Este conversor do coletor foi projetado para corresponder ao ajuste e desempenho do equipamento original em veículos específicos

2. Construção durável -Manufaturada dentro de tolerâncias estritas para longevidade confiável

3. Valor digno de nota - apoiado por equipe de engenheiros experientes e especialistas em controle de qualidade


aspectos técnicos:

Baseia-se em técnicas de modelagem de simulação do sistema, onde uma linha de escape completa é representada para prever emissões de tubo de cauda sob condições estequiométricas, magras e ricas, para fins de design de controle do motor. Duas abordagens de modelagem diferentes são aplicadas e avaliadas neste artigo. Primeiro, é considerada uma abordagem de modelagem baseada em física, onde são considerados aspectos térmicos e químicos dos fenômenos de conversão de poluentes. Neste estudo, o foco está na seleção da reação química e na calibração dos parâmetros cinéticos. Segundo, é empregada uma abordagem de aprendizado de máquina baseada em redes neurais para representar o processo de conversão de poluentes e a dinâmica térmica de monólitos. Nossa principal contribuição para esse método é a seleção de uma arquitetura ideal de rede neural e aplicação de um processo de treinamento conveniente.

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