| No. | 配信 | タイトル・著者（所属） |
|---|---|---|
| 1 | ◯ |
エレメカ連成1Dモデルを用いた企業間連携によるECU回路定数最適化技術の検証 稲葉 雅司（デンソー）・中溝 裕己（東京科学大学）・上田 雅生（シーメンスEDAジャパン）・江上 孝夫（ACテクノロジーズ）・池田 佳子（東芝デバイス&ストレージ）・向山 大索（ルビコン）・有賀 善紀（KOA）・斉藤 耕太（村田製作所）・土方 亘・藤田 英明（東京科学大学） 近年，ECU開発期間短縮が求められ，エレメカ連成1Dモデルが注目されている．昨年は，企業間で共有したモデルを用いてアクチュエータ駆動回路の動作解析とECU発熱量をシミュレーションで算出し，実際に基板を作成して実験結果とシミュレーションの一致性を検証した．今年は，回路定数の最適化技術への応用について検証する． |
| 2 | ◯ |
拠出型調査事業における3次元熱流体シミュレーションの活用（仮） 武井 春樹（シーメンス） 電子機器部品と熱設計WGでは2024年より拠出型調査事業として，基板設計プロセスのDX化の調査を進めてきた．本講演では，3次元熱流体シミュレーションの基板設計プロセスへの適用に向けた試みについて報告する． |
| 3 | ◯ |
回路・熱連成シミュレーションを活用した基板設計DX高度化のための精度向上プロセスの提言 渋谷 稔（構造計画研究所） 回路ー熱シミュレーションの連成解析の取り組みにおいて，回路シミュレーションによる算定発熱量を用い，3次元熱流体シミュレーションの精度検証を行う．その結果に基づき，乖離を低減するシミュレーションと実験の精度向上プロセスと技術的指針を提案する． |
| 4 | ◯ |
MBDによるECU放熱構造の最適化設計と実機検証 橋本 一成（デンソー）・安井 龍太（東京科学大学）・稲葉 雅司（デンソー）・江上 孝夫（ACテクノロジーズ）・池田 佳子（東芝デバイス＆テクノロジーズ）・有賀 善紀（KOA）・向山 大索（ルビコン）・上田 雅生（シーメンス）・伏信 一慶（東京科学大学）・篠田 卓也（デンソー） 技術革新の加速により，CAE活用による開発期間短縮が期待されている．昨年は企業間で共有したアクチュエータ駆動回路モデルに一致した実機を作成し，その実機に合わせた熱解析モデルの解析精度について検証した．今年はその実際のECUの放熱構造を最適化設計した解析結果と実機結果の一致性について検証する． |
| 5 | ◯ |
Engineer-Centric AI Agent Workflow System for Automotive Model-Based Design (MBD) Son Tong･Piero Brigida･Kai Liu･Yerlan Akhmetov･Theo Geluk･Paolo di Carlo･Ajinkya Bhave (Siemens Digital Industries Software) AI Agents based on foundation models have potential to support automotive engineers in model-based design development. We present an industrial Copilot ecosystem with orchestrator and specialized agents managing complex automotive tasks. Engineers specify design requirements; agents coordinate 1D-3D simulations, CFD, ROM AI models, and design exploration tools. Moreover, AI agents could leverage historical data, requirements, codes, simulation configurations and test data analysis scripts. Our technologies enhance trustworthiness through engineer-centric design with feedback loops. Results demonstrate faster workflows, seamless integration across CAD-CFD tools, optimization, and human-AI collaboration for automotive applications. |