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電動化 - 統計と信頼性の側面（NEW）

Plugged in chargers into two electric cars at a charge station

Prensciaソフトウェアは、バッテリ 寿命分析の実行、バッテリ性能劣化の把握、電気自動車両の新しい設計コンセプトにおける 新しい故障モードの特定のためのさまざまなソフトウェアソリューションを提供します。

バッテリ寿命分析

バッテリシステム全体の信頼性を高め、過剰な保証暴露を避けるためには、平均寿命とバッテリ寿命の統計的分布の両方を計算することが重要です。  ReliaSoft Weibull++は、研究所でのテストまたは車両群からバッテリ寿命データを取得し、信頼性情報を計算します。この分析は、平均寿命、B10寿命などの計算や 、 「 1000サイクルをさらに80％～20％のサイクルで電池が生き残る割合はどれくらいか 」 、 「1000サイクルの寿命に達したら、電池の期待信頼性はどのくらいか」といった、さらに高度なな分析に使われます。

バッテリ性能劣化のモデリングと分析

バッテリ駆動電気車両（BEV）の将来の経済的成功には、バッテリ寿命の正確な予測モデルが不可欠です。保証暴露を管理し、さらに信頼性の高いバッテリを設計するためには、統計分布を推定する必要があります。ReliaSoft Weibull++は、完全回帰分析機能を備えた幅広い統計生命モデルを提供しています。これには、複数の複合故障モードを表す混合モードモデルが含まれます。 

車の使用状況と充放電パターンの間に強い相関関係があることで、バッテリの劣化モデルを見つけることができます。 CANを介してモニタされたデータから、ラボでの試験結果と実際の車使用パターンを組み合わせることで、実際にバッテリがどのように使用されたかに基づいて、バッテリの有用な余寿命の信頼できる推定値を決定できます。大量の車両CANデータを解析するために設計された は、充電・放電解析に適したさまざまなサイクルカウントアルゴリズムを提供します。長いCANデータシーケンスは、損傷モデルで使用するために小さくコンパクトなデータセットに特徴付けることができます。MATLABやPythonを使用して新しいアルゴリズムを追加することも可能で、scikit-learnやPyTorchなどの業界標準ツールを使用して多変量回帰分分析を行うことができます。

XFMEAでは、RPN、SxO、Action Priority、またはカスタマイズされたされたリスク基準を使用して、FMEAで特定された未解決のリスクを迅速かつ簡単にレポートできます。

FMEAによる新しい障害モード

故障モード・影響分析（FMEA）と故障モード・影響・臨界分析（FMECA）は高度に構造化された方法論であり、社内での経験が制限される可能性のある新しい設計コンセプトにおいて、潜在的な故障モードを特定するのに特に役立ちます。FMEAは、EVバッテリーなどの高インパクトで複雑なシステムにおいて、リスクと保証暴露の軽減に不可欠なツールを提供します。ReliaSoft XFMEAは、設計、プロセス、システム、および是正処置分析のすべてのタイプのFMEAをサポートし、業界標準のアプローチに完全に準拠しています。また、グループ作業をサポートするように設計されており、すべての失敗モードを捉え、プロジェクト間で結果を簡単に共有できるため、企業知識が保持されます。