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No.108-26

著者	1) 波頭佑哉
著者（英）	1) Yuya Hato
勤務先	1) マツダ
勤務先（英）	1) Mazda
抄録	電動車両のLiBでは，実際のユーザーの車両の使い方において，劣化や熱暴走に対する信頼性の確保が求められる．そこで市場のビッグデータと生成AIを活用し，ユーザーの使い方の特徴を再現した走行シナリオを生成する．そして，生成したシナリオと1Dモデルを用いて，市場で想定される電池の負荷強度を評価する手法を構築した．
抄録（英）	When lithium-ion batteries are used in electric vehicles, it is necessary to ensure reliability against degradation and thermal runaway, considering real-world customer usage patterns. Therefore, by applying generative AI to market big data, we developed a method to generate driving scenarios that replicate customer usage characteristics. We then developed a method to evaluate battery load intensity under market conditions by combining the generated scenarios with a one-dimensional model. 翻訳

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例）X AND Y →「XかつY（を含む）」 X OR Z →「XまたはZ（を含む）」

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例）X AND Y OR Z → X AND (Y OR Z)

AND検索と複数のOR検索が混在する場合も、OR検索が優先されます。

例）W AND X OR Y OR Z → W AND (X OR Y OR Z)

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