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
Development of an AI Surrogate Model for Refrigeration Cycles with a Reliability Assessment Method
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込):¥1,100 会員価格(税込):¥880
- 文献番号
- 20266002
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集(秋)
No.93-26
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2026年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2026年秋季大会
書誌事項
| 著者 | 1) 上村 匠, 2) 小林 謙太, 3) 節家 淳, 4) Bisser Raytchev |
|---|---|
| 著者(英) | 1) Takumi Uemura, 2) Kenta Kobayashi, 3) Atsushi Setsuie, 4) Bisser Raytchev |
| 勤務先 | 1) マツダ, 2) マツダ, 3) マツダ, 4) 広島大学 |
| 勤務先(英) | 1) Mazda, 2) Mazda, 3) Mazda, 4) Hiroshima University |
| 抄録 | 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. |
| 抄録(英) | 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. 翻訳 |