））技（：）16～2下3――マツダ技報No.41（2025） *3*2小林 謙太Kenta Kobayashi*5植木 善治Yoshiharu Ueki*1上村 匠Takumi Uemura*6和田 好隆Yoshitaka Wada*4）。（モデルの構築を進めている（ソリューション戦略1. はじめに技術による計算高速化と制御開発の高効率化AI Technology for Faster Computation and High Efficiency in Control Development要 約Key words藤井 浩司Koji FujiiDX/AI特集：01の活用AIModel Based Developmentモデル内に構成される各サブモデルを，値の創出も求められている。そのためのイネーブラとして，マツダでは流体や熱，化学反応などの物理現象が数CO2削減式化されたモデルを用い，目指す商品性能を達成するための機能を徹底的に追求するの中で，システム間の相互影響を計算するために，車両全体でのエネルギー，サーマルの振る舞いを解析可能な1D-CAE マツダでは中期経営計画にて掲げたバッテリーBEV）の先行導入に備えた研究開発において，先述した車両全体和田 幸史朗Koshiro WadaNeural Networkを実践してきた。そEV（以BEVに導入 マツダは従来から取り組んでいる開発の高効率化に取り組んでいる。具体的な取り組みとして，車両全体のエネルギー，サーマルの振る舞いを1D-CAE 解析可能なモデルに置き換えることで，計算に要する時間を大幅に短縮する取り組みを行っている。また，術によってAI複雑化するサーマルマネジメントシステムの制御開発の効率化を目的に，制御を構築可能な強化学習技術を活用し，構想設計段階において活用する制御モデルを高速かつ自動構築するプロセスを構築した。更に本制御開発プロセスを実際の制御最適化を行った事例を紹介する。AbstractIn addition to the Model Based Development (MBD) process that Mazda has been working on for some time, we are also working on improving the efficiency of development through the use of machine learning. As a specific initiative, working on significantly reducing the computation time by replacing each sub-model configured within the 1D-CAE (Computer Aided Engineering) model, which can analyze the energy and thermal behavior of the entire vehicle, with AI models using Neural Network technology. In addition, to improve the efficiency of control development for increasingly complex thermal-management systems, we have developed a process to automatically construct control models that can be utilized in the conceptual design phase at high speed, utilizing reinforcement learning technology that can construct controls. Furthermore, this control development process was applied to a transient control scene of a thermal management system assuming actual BEV development, and a case study of control optimization in a short period of time will be presented.Neural network, Surrogate model, Reinforcement learning, Thermal management マツダは各国のエネルギー源事情を考慮し，に対して最適なパワートレインを提供するというマルチに加え，マイルドハイブリッド，プラグインハイブリット，電気自動車まで，多種多様な商品を同時並行で開発を行っている。限られた開発リソース内でこれらを実施していくためには，開発の高効率化は必須であり，更に開発した商品がお客様に選んでいただけるように独自価*1 MBDMBD Innovation Div.革新部MBD （Computer Aided Engineering開発を想定したサーマルマネジメントシステムの過渡制御シーンに適用し，短期間でBEVをとっており，従来の内燃機関車プロセスに加え，機械学習を活用したMBD1D-CAEモデルを活用し，次世代
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