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

Este produto é adequado para 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 NÃO.

BMW X5 35d

Origem

China

Motor

3.0L

Doença

Novo

Data

2009-2013

Material do tubo

Aço inoxidável

Ajuste do produto

Produto Acabado

Material de substrato

DPF

Mercado Principal

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


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


1. Substituição direta - este conversor múltiplo foi projetado para corresponder ao ajuste e desempenho do equipamento original em veículos específicos

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

3. Valor confiável - apoiado por uma equipe de engenheiros experientes e especialistas em controle de qualidade


aspectos técnicos:

Baseia-se em técnicas de modelagem de simulação de sistema, onde uma linha de escapamento completa é representada para prever as emissões do tubo de escape sob condições estequiométricas, pobres e ricas, para fins de projeto de controle do motor. Duas abordagens de modelagem diferentes são aplicadas e avaliadas neste artigo. Primeiro, uma abordagem de modelagem baseada na física onde são considerados os aspectos térmicos e químicos dos fenômenos de conversão de poluentes. Neste estudo o foco está na seleção de reações químicas e calibração de parâmetros cinéticos. Em segundo lugar, é empregada uma abordagem de aprendizado de máquina baseada em redes neurais para representar o processo de conversão de poluentes e a dinâmica térmica do monólito. Nossa principal contribuição para este método é a seleção de uma arquitetura de rede neural ideal e a aplicação de um processo de treinamento conveniente.

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