Development of an AI Surrogate Model for Refrigeration Cycles with a Reliability Assessment Method
冷凍サイクルAIサロゲートモデルと信頼性判定手法の開発
- Delivery
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20266002
- Paper/Info type
- Proceedings (Autumn)
No.93-26
- Pages
- 1-6(Total 6 p)
- Date of publication
- Oct 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2026 JSAE Annual Congress (Autumn)
Detailed Information
| Author(J) | 1) 上村 匠, 2) 小林 謙太, 3) 節家 淳, 4) Bisser Raytchev |
|---|---|
| Author(E) | 1) Takumi Uemura, 2) Kenta Kobayashi, 3) Atsushi Setsuie, 4) Bisser Raytchev |
| Affiliation(J) | 1) マツダ, 2) マツダ, 3) マツダ, 4) 広島大学 |
| Affiliation(E) | 1) Mazda, 2) Mazda, 3) Mazda, 4) Hiroshima University |
| Abstract(J) | 電気自動車の開発においては電池劣化等への対応を目的に，冷凍サイクルとパワートレインを連携したサーマルマネジメントシステムを検討している．その中で計算負荷の高い冷凍サイクルCAEモデルをAIサロゲート化して高速解析を可能にし，さらに信頼性判定モデルによりAIモデル出力の妥当性を検証する取り組みを報告する． Translation |
| Abstract(E) | In electric vehicle development, a thermal management system integrating the refrigeration cycle and the powertrain is being investigated to address battery degradation and related issues. The computationally intensive refrigeration-cycle CAE model was converted into an AI surrogate model, allowing high-speed simulation. In addition, a reliability assessment model was introduced to verify the validity of the AI model outputs. This report summarizes these technical efforts. |
