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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

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.

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