―206―1. はじめにReliability of components such as high voltage battery (hereinafter referred to battery), motor, and invertor in the electric vehicle (hereinafter referred to as xEV) is satisfied by appropriate temperature management, which requires energy. However, the limited energy in the battery needs to be shared with driving power and air conditioning. Therefore, thermal management technology which controls the timing of cooling/heat input and heat distribution/transfer is important to balance thermal performance, driving range, and comfort performance of air conditioning. We developed a MBD (Model Based Development) method of the thermal management system for total optimization by constructing a vehicle system1D simulation model which can calculate multi-physics behavior in the xEV. Improving analysis accuracy of the model with applying the 3DCAE and machine learning, we studied the thermal management system, assuming that it is put into e■ect in the actual BEV (Battery Electric Vehicle) development.Motor, Battery, Vehicle systems, Air conditioning, Machine learningMBD Innovation Dept.Interior & Exterior Components Development Dept.Yuya HatoTakashi MatsubaraDrivetrain Development Dept.Kazuhiro NakamuraTaiki ShigemoriYuya YamaokaKey words：Vehicle development, CAE, Design optimization, Thermal management, EV and HV systems, 1D車両全体モデルを活用したEV熱マネージメント Study of Thermal Management System for Electric Vehicle Based on Vehicle System 1D Simulation Model論文・解説34 マツダでは，2030年時点でマツダが生産する全ての車両に，電動化技術を搭載する（1）。xEVでは，特定の温度領域での電駆コンポーネントの出力低下や劣化などがあり，お客様の求める航続距離を満足しつつ，適切な温*1,2 MBD革新部 *4,5 装備開発部 波頭 佑哉*1中村 和博*2山岡 祐也*3松原 孝志*4重森 大輝*5度管理のためのエネルギーを確保する必要がある。また，空調作動時には，キャビンの冷却・創熱にエネルギーを分配する必要があるため，熱性能，航続距離，空調快適性の共立が求められる。 これらの背反課題を共立した車両を開発するためには，最適な熱マネが必要不可欠であるが，電動化に伴い複雑*3 ドライブトレイン開発部 要 約 電動車両（以下，xEV）では，高電圧バッテリー（以下，バッテリー）やモーター，インバーターなどの電気駆動（以下，電駆）コンポーネントの信頼性を満たすために適切な温度管理が求められ，そのためのエネルギーが必要となる。しかし，バッテリー内の限られたエネルギーを動力及び空調と分け合う必要があり，これらの熱性能，航続距離，空調快適性の共立には，冷却・入熱のタイミングや熱の分配・移動を制御する熱マネージメント（以下，熱マネ）が重要である。そこで，xEV車両内のマルチ・フィジックスの現象を解くことが可能な1D車両全体モデルを構築し，熱マネシステムの全体最適化のMBD（Model Based Development）手法を開発した。3DCAE及び機械学習を活用することでモデルの予測精度を向上し，実際のBEV（Battery Electric Vehicle）開発での適用を想定した熱マネシステムの検討を行った。Abstractシステムの検討
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