YK Energy Device & Consulting

Published high-fidelity 1D chemo-mechanical simulator for thin-film all-solid-state cells with LiPON electrolytes and lithium metal anodes. Features Stefan moving boundary tracking for Li plating/stripping thickness evolution, hydrostatic stress-induced OCV shifts, and browser-based dynamic EIS impedance calculation.

LiPON固体電解質と金属リチウム負極からなる薄膜全固体電池の1次元ケモメカニクス・電気化学連成シミュレータ（BattSimWeb-TFSSB）を公開。Li析出・溶解のStefan移動境界、静水圧応力誘起OCVシフト、および周波数応答（EIS Nyquist）を完全連成計算。

Introduced multi-physics pack thermal simulation coupling single-cell SPMe electrochemical heat generation (irreversible reaction, ohmic, reversible entropic) with a module-level 3D Finite Volume Method (FVM) thermal network and CFD bottom/tab cooling fluidics.

単セルのSPMe電気化学発熱（過電圧・ジュール熱・可逆エントロピー熱）と、モジュール全体の3次元有限体積法（3D FVM）熱伝導ネットワーク、およびボトム液冷・タブ冷却（CFD流動）を連成した3D熱解析ツール（BattSimWeb-Module）を公開。

Updated the degradation solver with automated DC internal resistance (DC-R / DC-IR) output evaluation during cycling, enabling simultaneous tracking of capacity fade and resistance increase.

劣化寿命予測シミュレータに直流内部抵抗（DC-R / DC-IR）の自動算出機能を追加アップデート。サイクル経過に伴う容量維持率と抵抗上昇率の同時評価が可能になりました。

Launched physics-based battery aging kinetics solver coupling SEI layer growth, solvent diffusion limits, Loss of Lithium Inventory (LLI), and Loss of Active Material (LAM) under multi-cycle charge/discharge and temperature acceleration.

SEI被膜成長速度論、溶媒拡散限界、リチウム損失（LLI）、活物質劣化（LAM）を物理連成した電池長寿命予測・劣化要因同定ツール（BattSimWeb-LifeFit）を公開。

Published in-depth case study exploring how non-specialists can leverage Agentic AI to support quantum chemical calculations (DFT) for predicting redox potentials of organic active materials.

有機正極活物質の酸化還元電位予測を題材に、専門外のユーザーがAgentic AIを活用して量子化学計算（DFT）を行う試みと実践的知見をまとめた技術解説記事を公開。

Launched design tool evaluating the quantitative correlation between physical cell dimensioning, coating thickness, energy density, and Bill of Materials (BOM) active material cost trade-offs.

極板設計パラメータ（塗工厚み・電極面積）と部材原材料コスト（BOM）の相関関係を評価・シミュレーションするツール（BattSimWeb-Econo）を公開。

Published the open-source GitHub repository and neural network surrogate model assets for the multi-component electrolyte transport property prediction suite.

多成分電解液物性予測DNNのオープンソースリポジトリおよび学習済みモデル資産をGitHubにて一般公開。

Unified electrolyte property estimation neural network with the SPMe electrochemical solver, allowing users to tune solvent formulations and directly observe cell-level rate performance.

電解液物性予測DNNとSPMeモデルを組み合わせ、溶媒比率の変更が電池セルのレート特性に与える影響を直接連成シミュレーションできる統合アプリを公開。

Details our hybrid GFN2-xTB and mass transport emulator approach to rapidly extract transport properties, validated against experimental formulation databases.

急速充電特性や低温性能予測に不可欠な電解液輸送特性の同定に向けて、GFN2-xTB計算と簡易エミュレータを組み合わせたハイスループットシミュレーションの取り組みを解説。

Deployed multi-layer deep neural network surrogate models trained on wide formulation spaces to instantaneously predict non-aqueous multi-component electrolyte transport properties (ionic conductivity, diffusivity, transference number).

多成分溶媒・リチウム塩ブレンドのイオン輸送特性（導電率・拡散係数・輸率）を高精度かつ即座に予測するディープニューラルネットワーク（Electrolyte-Sim）を公開。

Published comprehensive guide on resolving overlapping electrochemical reaction processes in battery EIS spectra using Tikhonov regularization DRT.

交流インピーダンス法（EIS）における重なり合った電極反応プロセスを等価回路なしで高分解能に分離するDRT解析の技術解説記事を公開。

Implemented full Doyle-Fuller-Newman (P2D) electrochemical solver solving coupled solid/liquid partial differential equations across electrode thickness for high-rate charge (>3C) and thick electrode designs.

急速充電（>3C）や厚膜電極における電極厚み方向の液中イオン枯渇や不均一反応分布を完全な偏微分方程式で解くNewman P2Dシミュレータ（BattSimWeb-DFN）を公開。

Explains methodology for transforming non-linear electrochemical PDE physics into robust equivalent subcircuits for power electronics and system-level SPICE simulation.

電池内部状態を記述する電気化学モデルを、システム設計で使いやすい等価回路モデル（SPICE）へとシームレスに変換・連携する手法を解説。

Released automated converter transforming physics-based battery models into temperature-sensitive electrical equivalent subcircuits for circuit simulators (SPICE / LTspice).

電池の物理モデルパラメータから、熱特性を考慮したLTspice等価回路サブサーキット（.subckt）を自動生成するツール（SPMe to SPICE）を公開。

Discussion of non-uniqueness and cross-correlation in electrochemical parameter fitting, proposing a structured multi-step identification workflow.

物理パラメータが相互に絡み合う電池モデルの同定課題と、それを解決するための実践的マルチステップ同定アプローチを解説。

Integrated non-linear optimization algorithms (Nelder-Mead & Levenberg-Marquardt) for automated electrochemical parameter identification directly from experimental charge/discharge curves.

充放電の実測電圧カーブから、SPMe物理エンジンの電極・材料パラメータを非線形最適化により自動同定するフィッティングツール（BattSimWeb-Fitting）を公開。

Released advanced Single Particle Model with Electrolyte (SPMe), incorporating asymptotic liquid concentration gradients, potential drops, and diffusion overpotentials.

電解液中の濃度勾配と電位降下を漸近近似で解くことで、実用的な0.5C〜3C領域を高精度かつミリ秒単位でシミュレーションするSPMeシミュレータを公開。

Launched the browser-based client-side Single Particle Model (SPM) simulator, providing instant battery voltage prediction with zero software installation.

ブラウザ完結型・インストール不要の単一粒子モデル（SPM）電池シミュレータを初公開。

Published the Excel VBA-based Distribution of Relaxation Times (DRT) analysis tool for electrochemical impedance spectroscopy (EIS).

Excel上で動作する緩和時間分布（DRT）インピーダンス解析ツールを公開。