【摘 要】
：
电芯温度对动力电池包性能的影响极大,为了降低某液冷型动力电池包在高倍率放电工况下的最高温度以及提升电池包的能量密度,对电池包模组进行冷却结构参数优化.首先建立了单体电芯放电发热模型和电池模组计算模型,并对电芯放电发热模型进行试验标定.接着以电芯间距和冷却液进口温度为优化变量,电池模组最高温度和体积为优化目标,最大温差、电芯间距和冷却液进口温度为约束条件,利用拉丁超立方法对优化变量进行参数化组合样本的建立,结合Kriging代理模型和多目标遗传算法对电池模组进行寻优求解,优化结果显示:相比于原始的最高温度下
【机 构】
：
浙江工业职业技术学院交通学院,绍兴312000;浙江省吉利汽车研究院有限公司,杭州315336
论文部分内容阅读
电芯温度对动力电池包性能的影响极大,为了降低某液冷型动力电池包在高倍率放电工况下的最高温度以及提升电池包的能量密度,对电池包模组进行冷却结构参数优化.首先建立了单体电芯放电发热模型和电池模组计算模型,并对电芯放电发热模型进行试验标定.接着以电芯间距和冷却液进口温度为优化变量,电池模组最高温度和体积为优化目标,最大温差、电芯间距和冷却液进口温度为约束条件,利用拉丁超立方法对优化变量进行参数化组合样本的建立,结合Kriging代理模型和多目标遗传算法对电池模组进行寻优求解,优化结果显示:相比于原始的最高温度下降了9.7％,最大温差下降了12.5％,电芯间距体积减小了7.1％.最后依照优化结果进行样件的试制并完成台架试验,优化结果与试验测试值具有良好的一致性,验证了优化方法的有效性,为提升电池包的散热性能和能量密度提供理论参考.
其他文献
为了高效去除水中三嗪类农药,制备了一种功能接枝微滤膜.首先,将氯甲基化聚砜微滤膜(CMPSF)改性为氨基化微滤膜(AMPSF),AMPSF表面的氨基与溶液中的引发剂过硫酸铵构成—NH2/S2O82–氧化还原引发体系,引发对苯乙烯磺酸钠(SSS)接枝聚合至氨基化微滤膜上,成功制得功能性接枝膜PSF-g-PSSS.采用FTIR表征其结构,SEM观察其形貌.考察PSF-g-PSSS对莠灭净、扑草净和阿特拉津3种除草剂的等温吸附性能和作用机理,并评价PSF-g-PSSS对水中三嗪类除草剂的截留和去除性能.结果表明
考虑结构参数不确定性对响应的影响以及当前随机模型修正计算量大的问题,提出一种基于多项式混沌展开和KL散度的随机有限元模型修正方法.首先构建Kriging模型代替有限元模型分析,然后基于概率配点法和回归分析构建多项式混沌展开模型,建立起不确定性结构参数与响应之间的函数关系,快速估算响应的均值和标准差.最后以最小化KL散度为目标,同时对结构参数的均值和标准差进行修正.以三维桁架为例,对弹性模量和密度的均值和标准差进行修正,以此验证所提方法的可行性.结果 表明:所提方法具有较高的修正精度和效率.
将影响系数法和传递函数法应用于航空发动机柔性转子动平衡.以航空发动机柔性转子实验台为研究对象进行实验研究,在不开机情况下通过锤击法获得柔性转子的静态传递函数.选取典型高速柔性转子CFM56-7B发动机低压转子作为研究对象进行数值仿真,通过Ansys谐波响应分析获得转子系统的传递函数.经实验和仿真验证,传递函数法较影响系数法有良好的平衡效果,有效地降低了不平衡转子的振动,避免了影响系数法多次开机的缺点,在航空发动机维护工作中具有良好的应用前景.
采用试验与有限元分析相结合的方法研究了复合材料蜂窝夹层结构的抗冲击性能.基于Vumat子程序建立其三维渐进失效准则,通过试验来验证仿真模型的准确性.利用精确仿真模型来进一步对不同参数下蜂窝夹层结构的抗冲击特性进行研究.结果 表明:冲击能低于一定值时,冲击峰值力随冲击能的增加而增加,当冲击能超过该值时,冲击峰值力将会稳定不变;冲头直径越小,冲击峰值力越小,蜂窝夹层结构吸收能越大;蒙皮厚度的增加可使蜂窝夹层结构抗冲击性能增强,但蒙皮厚度对吸能特性影响较小.
喷丸引入的残余压应力场可以有效地提高构件的疲劳性能,但残余压应力会随着循环周期而发生松弛,进而降低残余压应力对疲劳性能的增益效果,因此深入研究残余应力松弛规律,有助于更加准确的掌握其对疲劳性能的影响.为了系统性地研究残余应力松弛规律,以2024-T351铝合金标准试件为研究对象,综合考虑应力幅、载荷条件和喷丸引起冷作硬化程度的改变对残余应力的影响,根据理论构建残余应力松弛模型.通过拉伸疲劳试验,基于全寿命试验数据和阶段性试验数据对松弛模型进行验证,证明了模型的有效性.
多场跨尺度分析研究有助于提高成形质量,分析花键成形过程中材料内部微观组织演变规律,对工艺优化、质量预测与控制具有非常重要的指导意义.建立了冷搓成形加工的热力耦合模型并进行了仿真模拟,分析了模拟结果的宏观尺寸及成形过程中工件微观组织演变规律,并通过改变进给速度和摩擦因数,分析工件成形过程中晶粒尺寸在不同工艺参数下的变化趋势,得到进给速度和摩擦因数对晶粒尺寸的影响,为进一步研究材料内部微观组织演变规律,花键形性一体化制造提供理论依据.
为解决在产品研发初期可靠性分配数据信息缺乏,以及影响因素的不确定性和主观评估的局限性等问题,提出了一种结合专家知识经验和能够有效处理不确定信息的灰色评估理论的可靠性分配方法.其核心是采用灰色关联分析方法修正专家对影响因素组合权重的评分结果,得到影响因素的综合权重值后将整体的可靠性指标线性地分配到各部件.以复杂程度、技术难度、重要程度和环境条件作为影响因素,基于四级灰色评估法处理专家评分结果对某旋转机械产品的各部件的可靠性进行了分配,所得结果与旧机型的故障统计数据吻合良好,表明该方法具有较好的有效性和适用性
采用退化量分布法对性能退化数据建立可靠性评估模型需要多个严格的假设前提,在实际应用中难以满足.为了克服退化量分布法的不足,提出一种数据驱动的退化数据可靠性评估模型.首先构建非参数自适应核密度估计得到各时刻产品退化量的概率密度函数,进而计算产品各时刻可靠度,最后通过三参数威布尔分布对各时刻可靠度进行拟合获得产品性能的可靠度曲线.基于实例数据,通过K-S检验证明了该模型相对参数方法具有稳定性和优良性,且不易冒进,便于工程实际应用.
针对传统BP神经网络代理模型拟合精度不足和计算效率较低的问题,采用思维进化算法(MEA)优化BP神经网络,提出一种基于改进BP神经网络代理模型的可靠度计算方法.首先采用MEA对BP神经网络的权值和阈值进行优化,获取最优的初始值,然后利用贝叶斯正则化(BR)算法对优化过后的网络进行训练,建立MEA-BR-BP神经网络代理模型,并采用测试函数验证改进代理模型的有效性,最后结合Monte Carlo法计算转向架构架的可靠度.研究结果表明:所提方法在提高拟合精度的同时兼顾了计算效率,验证了所提方法的优越性和可行性
传统故障树将故障概率视为精确值,并且只考虑了“正常”和“故障”两种状态.然而工业机器人系统作为复杂机电系统,在进行可靠性分析时存在大量的认知不确定性,利用传统故障树对系统进行分析存在一定的困难.工业机器人中的机械结构由于磨损等原因会逐渐退化,仅用“正常”和“故障”来描述系统的状态具有很大的局限性.针对传统故障树中存在的不足,采用T-S模糊故障树对工业机器人系统进行了可靠性分析,考虑到零部件的维修成本因素,基于T-S模型提出了T-S模糊成本重要度并从维修经济性角度对工业机器人系统进行了薄弱环节分析.结果 表