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申请/专利权人：河南科技学院
摘要：数据驱动的锂离子电池系统结构设计及优化方法，包括以下步骤：构建原始数据集；通过应用聚类算法对全局数据空间进行划分并划分出子空间，利用若干个代理模型在子空间中进行局部拟合，获得本地最佳代理模型；将各个聚类的本地最佳代理模型进行合并获得全局模型用以预测；使全局模型的最大温升、最大温差和功耗均最小，并基于带精英策略的非支配排序的遗传算法和客观赋权法获取最优设计参数；本发明在基于混合代理模型的多目标设计优化流程可以在不依赖大量数据的前提下很好的解决热管理系统设计优化问题。
主权项：1.数据驱动的锂离子电池系统结构设计及优化方法，其特征在于：动力电池热管理系统包括电池包以及由风机和空调组成的温控组件，电池包由呈矩形阵列分布的电池单体组成，电池单体均为圆柱型电池且轴向相同，温控组件的出口靠近并正对电池包的侧面，优化方法包括以下步骤：步骤1：构建原始数据集，原始数据集包括设计参数和评价指标，设计参数包括同层且相邻电池单体之间的间距和流道的高度，以及通过i个温度传感器分别采集相应电池单体的温度；使用拉丁超立方体设计从设计参数中抽样出80组设计参数组合用于数值仿真，并使用混合代理模型仿真获得评价指标值；步骤2：通过应用聚类算法对全局数据空间进行划分并划分出子空间，利用若干个代理模型在子空间中进行局部拟合，获得本地最佳代理模型；步骤3：将各个聚类的本地最佳代理模型进行合并获得全局模型用以预测；步骤4：使全局模型的最大温升、最大温差和功耗均最小，并基于带精英策略的非支配排序的遗传算法和客观赋权法获取最优设计参数。
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百度查询： 河南科技学院 数据驱动的锂离子电池系统结构设计及优化方法
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