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ams OSRAM lance le capteur magnétique AS5173 pour le contrôle de châssis des véhicules électriques

ams OSRAM lance le capteur AS5173 pour les châssis de véhicules électriques. Ce successeur du AS5172 améliore la résolution angulaire via un filtre anti-bruit, boostant sécurité et efficacité.
ams OSRAM a dévoilé le 25 février 2025, à Premstaetten en Autriche et à Munich en Allemagne, son capteur de position magnétique AS5173, conçu pour les applications avancées de détection de position dans les systèmes de châssis automobiles. Ce composant cible particulièrement les véhicules électriques, plus lourds que les modèles à moteur à combustion, qui exigent des amortisseurs et des contrôles de châssis perfectionnés pour gérer leur masse accrue. Les systèmes de châssis reposent sur une détection précise de la position afin d'optimiser performance, sécurité et confort. Dans les véhicules électriques, le capteur ajuste la hauteur de caisse pour améliorer l'aérodynamisme, réduisant ainsi la consommation d'énergie et augmentant l'autonomie. Il adapte aussi rapidement la suspension lors de manœuvres d'évitement critiques, une fonctionnalité essentielle dans un secteur en pleine électrification. Le AS5173 s'appuie sur le capteur éprouvé AS5172 en intégrant un filtre de réduction de bruit qui améliore nettement la résolution effective de mesure angulaire. Cette avancée le rend idéal pour les systèmes d'amortissement actif, de plus en plus adoptés dans les véhicules électriques pour rehausser la qualité de conduite et l'efficacité énergétique. « Le AS5173 répond directement aux défis que rencontrent nos clients pour dévelopéhicules plus intelligents, plus sûrs et plus efficaces », déclare David Schneider, chef de produit chez ams OSRAM. Les capteurs magnétiques, sans contact mécanique, résistent mieux aux vibrations et à la saleté automobiles que les alternatives potentiométriques, favorisant leur intégration dans des environnements hostiles.

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Article enrichi par l'IA

Cet article a été enrichi avec du contexte additionnel provenant des connaissances de l'IA (historique, comparaisons, données techniques). Les sources éditoriales restent la base factuelle.

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