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電気自動車の電池パック熱設計の最適化

CAESESで作成したパラメトリックモデルは、最適化計算に使用するさまざまな複雑形状をロバストに出力することが可能！

バッテリーは電気自動車(EV)において最も重要な構成要素の一つであり、その性能や耐用年数は車両の走行距離や安全性、さらにはエネルギー効率にも大きな影響を及ぼします。特に、バッテリーの動作温度は、電池の充放電効率や劣化速度に直結するため、適切な温度管理が不可欠です。温度が適切に制御されていないと、過熱による劣化の加速や安全性の低下、逆に低温環境では出力低下や充電効率の悪化といった問題が発生する可能性があります。そのため、バッテリーパックの熱設計は、EVの性能を最大限引き出し、長期的な耐久性を確保する上で極めて重要な要素となります。本事例では、柔軟な変形を持つパラメトリックなバッテリーモデルを構築し、最高温度の最小化を目的とする最適化計算を実施しました。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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電気自動車のモータ熱設計の最適化

フレキシブルなパラメトリックモデルに基づく最高温度の最小化を目的とした最適化を実施！

電気自動車において、モーターは車両の駆動を担う重要な動力部品であり、その性能と耐久性を維持するためには適切な熱管理が不可欠です。特に、冷却システムはモーター内部の熱を効率的に放散し、安定した動作を確保する上で重要な役割を果たします。モーターの熱設計最適化では、冷却性能を最大化するために、さまざまな設計パターンを通じて適切な冷却効果を研究する必要があります。最適化プロセスでは、流路の数や直径、端部巻線の傾斜角や配置といった設計パラメータが重要な要素となります。さらに、冷却効率を高めるためには、流量制御や端部巻線の温度管理にも細心の注意を払う必要があります。本事例では、フレキシブルなパラメトリックモデルに基づく最高温度の最小化を目的とした最適化を実施しました。ステータとロータで構成されたモーターを、さまざまな形状変化が可能となる設計変数を定義しており、適切な流路パターンを導き出します。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。　詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【事例】電子機器放熱『AICFD』

電子部品放熱の共役熱伝導解析や、新エネルギー自動車の電池パック冷却解析に応用！

当社で取り扱う、インテリジェント熱流体解析ソフトウェア「AICFD」の電子機器放熱の応用事例についてご紹介いたします。当ソフトウェアは、先進のグラフィカルインターフェースによる、使いやすく高性能なシミュレーションを提供するソフトウェア。電気自動車、携帯機器、電力貯蔵などの分野で広く使用されている電池パックの冷却解析に応用できます。電池パックの性能向上が鍵となることがあります。事例の詳細内容は関連リンクよりご確認が可能です。【事例概要(一部)】 ■電子部品放熱の共役熱伝導解析・筐体内にある電子部品の放熱解析で、層流を使用した共役熱伝導解析・メモリチップはCPUユニットの隣にあり、マザーボード上には、様々な　サイズのコンデンサ、チップ、インターフェースなどの電子部品が組込・ラジエータはCPUの上にあり、CPUからの熱を冷却空気に伝える ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【事例】データマイニングによるガラス金型の高速設計

マッピング関係を学習し、データモデルを構築！要件を満たす金型を素早く取得します

データ分析・モデリングソフトウェア「DTEmpower」による、ガラス金型の高速設計についてご紹介いたします。現在の金型設計プロセスは、設計金型Bを継続的に調整することで、要件を満たす金型を作成しており、必要なガラスモデルを取得したのちに、適切な金型を直接かつ迅速に設計できるフローの構築を希望されました。最終的に設計要件を満たすガラスモデルAと金型Bの間の偏差データを取得し、マッピング関係を学習。データモデルを構築するなどの設計手法を提供しました。【背景と問題】 ■現在の金型設計プロセスは、設計金型Bを継続的に調整することで、　要件を満たす金型を作成 ■必要なガラスモデルを取得したのちに、適切な金型を直接かつ迅速に　設計できるフローの構築を希望 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【事例】変圧器の巻線温度警告『DTEmpower』

機械学習に基づく早期警告手法は、より敏感に異常状態に対応できる！

データモデリング・分析ソフトウェアである「DTEmpower」を変圧器の巻線温度警告に応用した事例をご紹介いたします。機械学習方式は、センサーで測定した温度とモデルで推定した温度の差を設定するだけで、巻線温度が異常なデータ点をより敏感に感知することが可能。また、機械学習に基づく早期警告は、正常値からの逸脱度合いを設定するだけでよいため、基本的に動的な早期警報ゾーンを設定します。このアプローチは、従来の静的な警告帯域と比較して柔軟性が高く、信頼性が向上します。【問題と課題】 ■変圧器の安定性と信頼性の確保は重要な課題であり、故障が発生した　場合の対応が迅速かつ効果的である必要がある ■変圧器の故障における主な原因は絶縁容量の低下 ■絶縁容量の低下による変圧器の故障リスクを軽減するためには、　巻線温度の早期警報が必要 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【事例】AI予測解析とAI高速解析『AICFD』

バッテリーパックの内部流れ場と温度分布をワンクリックで予測した事例！

当社で取り扱う、インテリジェント熱流体解析ソフトウェア「AICFD」の AI予測解析とAI高速解析の応用事例についてご紹介いたします。当ソフトは、産業分野における設計・解析・最適化を組み合わせた設計プロセスの確立を支援し、製品開発の効率を大幅に向上させるソフト。搭載されたAI加速解析機能による自動車の空力解析を行い、通常解析結果含めた3ケースによる比較を行っています。事例の詳細内容は関連リンクよりご確認が可能です。【事例概要(一部)】 ■バッテリーパック流れ場温度のAI予測解析・対向風速範囲10～30(m/s)の10セットの解析サンプルに基づいて、　対向風速20(m/s)の場合のバッテリーパックの内部流れ場と温度分布を　ワンクリックで予測・予測解析の結果は通常手法の解析結果と比較 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

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【事例】電子機器放熱『AICFD』

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