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EVバッテリー冷却設計のリアルタイム熱予測
SimScale × nvision統合アプローチ
EVバッテリーの性能・安全性・寿命を左右するサーマルマネジメント。しかし従来の冷却設計では、熱伝達係数を解析的手法で推定しており、SOCや周囲温度といった動的条件の急変に十分対応できないという課題がありました。
高忠実度シミュレーションにより正確な温度分布を取得することは可能ですが、1ケースあたり45〜60分を要し、リアルタイム制御への活用は困難です。急激な発熱変動に対して即応可能な予測モデルが求められていました。
ソリューション:クラウド高忠実度解析 × AIサロゲートモデル
本事例では、
- SimScaleによるクラウドネイティブCFD解析
- 周囲温度（10℃・30℃・50℃）およびSOC条件での並列計算
- 24ケースの構造化トレーニングデータ生成
- nvisionによるAIサロゲートモデル構築（約1.5時間で学習完了） を実施しました。
構築されたモデルは、温度分布や熱伝達係数をほぼ瞬時に予測可能。
シミュレーション結果との比較では誤差10％以内を維持し、重要領域ではさらに高精度な予測を実現しています。
トレーニングに使用したEVバッテリーパックの形状
SimScaleプラットフォームにおける
EVバッテリーパックのシミュレーション
導入効果：シミュレーション反復の削減と設計意思決定の高速化
AIモデルの導入により、
- 計算時間を10倍以上短縮
- 冷却水制御へのリアルタイム入力が可能
- バッテリー安全性・寿命の向上
- 設計初期段階での予測的意思決定
- デジタルツイン環境への統合基盤構築
を実現しました。
リアルタイム熱予測により、急激なSOC変動や環境条件の変化に即応できる閉ループ制御が可能となり、EV熱マネジメント設計のパラダイムシフトをもたらします。
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