論文の概要: Probabilistic Surrogate Model for Accelerating the Design of Electric Vehicle Battery Enclosures for Crash Performance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.03450v1
• Date: Tue, 6 Aug 2024 21:03:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-08-08 12:25:11.150016
• Title: Probabilistic Surrogate Model for Accelerating the Design of Electric Vehicle Battery Enclosures for Crash Performance
• Title（参考訳）: クラッシュ性能向上のための電気自動車用蓄電池の設計促進のための確率的サロゲートモデル
• Authors: Shadab Anwar Shaikh, Harish Cherukuri, Kranthi Balusu, Ram Devanathan, Ayoub Soulami,
• Abstract要約: 本稿では,事故性能に着目した電気自動車用バッテリケースの高速化設計のための確率的サロゲートモデルを提案する。 このモデルは、様々な材料およびプロセスパラメータのサーモフォーミングとクラッシュシミュレーションから生成されたデータを用いて訓練された。 新しいシミュレーションデータに対する検証では、全ての出力変数に対して平均絶対パーセンテージ誤差8.08%でモデルの予測精度を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a probabilistic surrogate model for the accelerated design of electric vehicle battery enclosures with a focus on crash performance. The study integrates high-throughput finite element simulations and Gaussian Process Regression to develop a surrogate model that predicts crash parameters with high accuracy while providing uncertainty estimates. The model was trained using data generated from thermoforming and crash simulations over a range of material and process parameters. Validation against new simulation data demonstrated the model's predictive accuracy with mean absolute percentage errors within 8.08% for all output variables. Additionally, a Monte Carlo uncertainty propagation study revealed the impact of input variability on outputs. The results highlight the efficacy of the Gaussian Process Regression model in capturing complex relationships within the dataset, offering a robust and efficient tool for the design optimization of composite battery enclosures.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,事故性能に着目した電気自動車用バッテリケースの高速化設計のための確率的サロゲートモデルを提案する。 この研究は、高スループット有限要素シミュレーションとガウス過程回帰を統合し、不確実性の推定を行いながら、高精度にクラッシュパラメータを予測する代理モデルを開発する。 このモデルは、様々な材料およびプロセスパラメータのサーモフォーミングとクラッシュシミュレーションから生成されたデータを用いて訓練された。 新しいシミュレーションデータに対する検証は、全ての出力変数に対して平均絶対パーセンテージ誤差8.08%以内でモデルの予測精度を実証した。 さらに、モンテカルロの不確実性伝播研究により、入力変数が出力に与える影響が明らかになった。 その結果、データセット内の複雑な関係をキャプチャする上でのガウスプロセス回帰モデルの有効性を強調し、複合電池囲いの設計最適化のための堅牢で効率的なツールを提供する。

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