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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当社は、“AI×最適化”をキーワードに様々なCAEソフトウェアの開発、 販売、サポートを事業の中核とし、受託解析やコンサルティングなど 幅広いサービスを提供します。 提供するソフトウェアは、お客様のご要望によってカスタマイズし 提供することも可能です。 製品開発、設計、あるいは研究においてより良い製品ならびに サービスを提供し、ものづくりへの貢献を目指します。
