A Study on the Development, CAE Analysis, and Test Validation of a Cell Frame Assembly Module for Advanced Battery Systems

GeonHee Cheon･Gun In･NamJin Kim･DongHoon Kim･JungSub Kim･Hyun Sung (SeoJin Industrial)･GyuHo Shim (ECOPLASTIC)

This study presents the Cell Frame Assembly Module, an integrated structure combining the chassis frame and battery case to enhance EV performance. Replacing aluminum with steel and optimizing the layout improves structural integrity, reduces cost, and expands battery space for longer range. Virtual analysis (vibration, fatigue, impact, cooling) and prototype testing confirmed performance. A form gasket and new bolt-sealing structure ensured IP67 level sealing. This integration simplifies manufacturing, maximizes space, and enhances competitiveness. The paper details CFAM's design, CAE methodologies, and validation tests, offering practical insights for next generation EV platforms.

電気自動車等の火災対策に関する実験的研究（第1報）

鮏川　佳弘・山崎　浩嗣（日本自動車研究所）

近年，世界的に電気自動車（EV）等の普及が急速に進む中，これらの車両に搭載される高電圧バッテリに起因する熱暴走による火災リスクへの対策が重要な課題となっている．一般にEVにおける火災リスクはガソリン車に比べて低いとされているが，ひとたび火災が発生した場合，その被害は甚大となる傾向にあり，高電圧バッテリの消火には多量の消火用水および長時間を要することが報告されている．特に，車両衝突後にはバッテリの損傷に起因して火災が発生するリスクが高まるため，衝突後の車両保管には十分な注意が必要である．
本報告では，衝突後のEVに対する保管対策の一手法として，防炎シート（ファイヤーブランケット）を用いて車両全体を覆う方法に着目し，その効果について実験的に検証を行った．

A Study on the Development of Predictive Method for Structural Weakness of Bus Body in Concept Stage Using 1D Beam Model and Machine Learning

gyuhee kim (Hyundai Motor)

This study proposes a machine learning-based model that estimates joint strength levels using 1D simulation data, eliminating the need for 3D modeling. By leveraging the correlation between 1D and 3D analysis data, the model enables early-stage strength evaluation without detailed CAD or 3D construction, significantly reducing time and cost. The model was validated using domain knowledge, focusing on vulnerable joints. The process, which previously took weeks, was shortened to under an hour with over 80% accuracy. Future work includes expanding training datasets and developing features to enhance accuracy by incorporating diverse joint characteristics.

A Study on Suspension Input Load Prediction using RNN-based Virtual Sensor for Durability Application

SEUNGWAN SON SON･DAEJIN KIM (Hyundai Motor)

In this study, a method was developed to predict wheel input forces and suspension component input loads without wheel force transducers and suspension load cells. For the development and verification of the process, a set of training data was acquired by measuring the wheel forces and the suspension forces in one vehicle. Subsequently, a training model was created using the Recurrent Neural Network model. Finally, the wheel force and suspension load were predicted using a vehicle equipped with a low-cost single Inertial Measurement Unit, and the model performance was verified by comparing the predicted values with the measured data.

レプリカ交換法による部品配置の効率的な最適化

関　孝一・道下　雅也・樗澤　英明（トヨタ自動車）

車両開発における部品配置の効率化は性能向上と原価低減に重要である．本研究では，レプリカ交換法をダミー部品の配置問題に適用し，従来の山登り法や焼きなまし法と比較した．結果として，レプリカ交換法がより効率的な配置最適化を可能にし，良好な部品配置が得られることを示した．

カーネルQAを用いたフレーム断面形状の最適化

霜田　航・近藤　俊樹・小平　剛央（マツダ）

昨今の自動車開発では設計パラメータの急増により，効率的な最適化技術である量子アニーリング(QA)の実適用が求められる．今回QAを用いて自動車のフレーム断面形状の最適化するにあたり，カーネル回帰式の適用により計算時間を短縮化した．また，二値化処理の工夫により，離散幅を細かくした場合の探索性能向上を達成した．

新色開発時における，塗料組成からのミリ波レーダー透過性予測技術の開発

大咲　直也・CHEETUCK HO・筒井　宏典・浮島　景子・鍜治　奈津子・岡本　倫幸（日産自動車）

自動運転の普及により塗膜のレーダー透過性が課題となっている．従来，塗膜評価は塗料開発完了後に実測で行っていたため，組成変更が必要となった場合に開発の手戻りが発生する問題があった．そこで塗料組成からレーダー透過性をシミュレーションできる技術を開発した．これにより塗料開発完了前からの評価が可能となった．