KI-gestützte Bauteiloptimierung für effizientere E-Fahrzeuge

Der Beitrag untersucht die Herausforderungen der Wärmeableitung in Elektrofahrzeugen, insbesondere bei hohen Ladeleistungen über 150 kW. Durch den Einsatz von Machine Learning und Phasenwechselmaterialien werden vielversprechende Wege zur Entwicklung effizienter Wärmemanagementlösungen aufgezeigt. Die Anwendung von Machine Learning ermöglicht eine systematische Analyse komplexer Zusammenhänge zwischen verschiedenen Parametern und die effiziente Lösung von Optimierungsproblemen. Verschiedene Ansätze zur Minimierung von Wärmeverlusten, wie die passive Zwischenspeicherung von Wärme in Phasenwechselmaterialien, werden diskutiert und durch Simulationen und Prototypen verifiziert. Die Kombination dieser Technologien verspricht signifikante Gewichts- und Ressourceneinsparungen, ohne die Performance zu beeinträchtigen. Der Beitrag bietet somit eine vielversprechende Perspektive für die weitere Entwicklung von effizienten Wärmemanagementlösungen in der Elektromobilität.