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公开(公告)号：CN118886271B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411057621.3
申请日：2024-08-02
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F119/14 , G06F113/26 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体及优化方法，根据电池包壳体参数建立N组碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体的参数化有限元模型，得到碳/玻纤维复合材料拉胀结构电池包壳体碰撞时对应的碰撞力峰值、吸收能量、质量和被侵入量；其次构建四个代理模型，再次通过碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体耐撞性的多目标确定性优化模型，得到设计变量的确定性优化结果；如果确定性优化结果不满足预设可靠度，通过碳/玻纤维复合材料拉胀结构电池包壳体耐撞性的可靠度优化模型得到设计变量的不确定性优化结果。本发明不仅充分发挥了不同材料本体的性能优势的同时取到了轻量化的效果，而且还兼顾了优化效率和全局最优性。
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公开(公告)号：CN119471383A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411479072.9
申请日：2024-10-22
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/388 , G06F30/367
Abstract: 本发明公开一种融合在线辨识与自适应算法的电池SOC预测方法，涉及动力电池监控技术领域，旨在解决电动汽车动力电池在动态工况下SOC预测精度不足的问题。预测方法包括：获取锂电池充放电实验数据，建立双极化等效电路模型来模拟电池内部的强非线性行为，基于实验数据拟合OCV‑SOC曲线；利用基于网格搜索‑实时电压差改进的遗忘因子递归最小二乘法进行等效电路模型的在线参数辨识；在线参数辨识联合自适应拓展卡尔曼滤波算法进行SOC预测；通过混合脉冲功率特性测试工况下验证提出的预测算法。本发明显著提高SOC预测的精确性与实时性，具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号：CN118886121A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411057547.5
申请日：2024-08-02
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/23 , G06F17/10 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F119/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种负泊松比结构的非充气式车轮及优化方法和相关系统，根据负泊松比结构的非充气式车轮参数建立NPR‑DAM的相对密度模型、峰值力PCF模型和单位质量吸能SEA模型；以NPR‑DAM的最小相对密度、最小PCF、最大SEA为目标，以NPR‑DAM的结构参数为设计变量，建立多目标优化数学模型，融合连续田口方法、改进灰色关联度分析IGRA方法及主成成分分析方法以形成一种多目标离散稳健优化的设计方法对多目标优化数学模型进行多目标优化，优化得到NPR‑DAM的结构参数。本发明不仅增强了全地形车行驶时的安全性和稳定性，还提高了负泊松比结构非充气轮胎的抗冲击性能。
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公开(公告)号：CN118886271A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411057621.3
申请日：2024-08-02
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F119/14 , G06F113/26 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体及优化方法，根据电池包壳体参数建立N组碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体的参数化有限元模型，得到碳/玻纤维复合材料拉胀结构电池包壳体碰撞时对应的碰撞力峰值、吸收能量、质量和被侵入量；其次构建四个代理模型，再次通过碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体耐撞性的多目标确定性优化模型，得到设计变量的确定性优化结果；如果确定性优化结果不满足预设可靠度，通过碳/玻纤维复合材料拉胀结构电池包壳体耐撞性的可靠度优化模型得到设计变量的不确定性优化结果。本发明不仅充分发挥了不同材料本体的性能优势的同时取到了轻量化的效果，而且还兼顾了优化效率和全局最优性。
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