最適化/機械学習による設計空間探索ソフトウエア pSeven

電池・燃料電池

業界が抱える課題

電気自動車では、電気エネルギー発生装置(燃料電池)やエネルギー貯蔵装置(バッテリー)が一 般的に使用され、推進力を得ています。バッテリーは携帯電子機器でも広く使われており、軍事および航空宇宙分野でも需要が高まっています。
これらのエネルギー発生・貯蔵コンポーネントの設計では、効率、寿命、コスト、サイズ、重量、さらには燃費性能など、多くの要件を同時に最適化する必要があり、非常に複雑なタスクとなります。燃料電池の適切な動作を実現するには、さまざまな物理現象を同時に最適化する必要があり、多数の設計目標を最適化せねばならず、さらに燃料電池を支配する方程式を解くための膨大な計算リソースが求められるため、大きな課題となっています。

pSevenが実現すること

バッテリーや燃料電池などの電力デバイスにおいて、コスト、サイズ、重量、燃費効率、発電効 率、寿命など、さまざまな設計要件を組み合わせた最適設計の実現が可能になります。

• 複合領域の自動化と統合による効率的な多目的最適化
  • 従来のCAD/CAEツールを最適化ワークフローに統合
  • 異種ツール間のデータ共有を効率化
  • 燃料電池やバッテリーなど関連する全ての技術分野を考慮した設計が可能
• 高度な予測モデリングによる設計の高速化
  • 適応型実験計画法で最小の実験/シミュレーションから高品質モデルを構築
  • 機械学習/AIで物理現象をリアルタイムにモデル化
  • データ融合により、異なる精度レベルのデータを活用してモデル構築
• システムレベルのシミュレーションと解析
  • 個別の予測モデルをシステムレベルに統合してシミュレーション
  • 様々なデータフォーマット(FMI、C/C#など)へのエクスポート対応
  • システムズエンジニアリングフレームワークとの連携が可能
• 効率的な設計空間探索と多目的最適化
  • 燃費、出力、コストなど多数の相反する目標を同時に最適化
  • SmartSelectionによるAI/機械学習アルゴリズムの自動選択・調整
  • オープンでカスタマイズ可能なアーキテクチャ