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公开(公告)号：CN116992624A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310648423.3
申请日：2022-08-08
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车电机热管控方法，包括如下步骤：步骤一：采集数据：在汽车行驶过程中，实时采集电机关于机械、电气和温度的时间序列数据；步骤二：将实时采集的时间序列数据输入到电机温度预测模型中，得到电机温度分布预测结果；步骤三：根据电机温度分布预测结果求解当前工况下的最佳冷却水流量，使电机的最高温度保持在设定范围以内。本发明的新能源汽车电机热管控方法，利用数据驱动的方式，得到新能源汽车行驶过程中的电机温度分布预测结果；根据该预测结果对对冷却水阀门流量进行控制，以控制电机的温度。
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公开(公告)号：CN116992624B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202310648423.3
申请日：2022-08-08
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车电机热管控方法，包括如下步骤：步骤一：采集数据：在汽车行驶过程中，实时采集电机关于机械、电气和温度的时间序列数据；步骤二：将实时采集的时间序列数据输入到电机温度预测模型中，得到电机温度分布预测结果；步骤三：根据电机温度分布预测结果求解当前工况下的最佳冷却水流量，使电机的最高温度保持在设定范围以内。本发明的新能源汽车电机热管控方法，利用数据驱动的方式，得到新能源汽车行驶过程中的电机温度分布预测结果；根据该预测结果对对冷却水阀门流量进行控制，以控制电机的温度。
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公开(公告)号：CN115313763A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210946826.1
申请日：2022-08-09
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
IPC: H02K9/19
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车电机热管控方法，包括如下步骤：步骤一：采集数据：在汽车行驶过程中，实时采集电机关于机械、电气和温度的时间序列数据；步骤二：将实时采集的时间序列数据输入到电机温度预测模型中，得到电机温度分布预测结果；步骤三：根据电机温度分布预测结果求解当前工况下的最佳冷却水流量，使电机的最高温度保持在设定范围以内。本发明的新能源汽车电机热管控方法，利用数据驱动的方式，得到新能源汽车行驶过程中的电机温度分布预测结果；根据该预测结果对对冷却水阀门流量进行控制，以控制电机的温度。
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公开(公告)号：CN115310228A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210951222.6
申请日：2022-08-09
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的齿轮修形设计方法，包括如下步骤：步骤一：在待修形齿轮的三维几何区域内进行随机采样，构建节点图G；步骤二：将图G输入到多层图卷积神经网络中，调整采样点的位置，输出修形后的齿轮；步骤三：将修形后的齿轮输入到齿轮动力传播数字孪生模型Sθ中进行齿轮传动模拟，对节点图进行循环迭代处理，获得最终的性能指标步骤四：判断性能指标是否达到目标性能指标P；若是，则执行步骤七；若否，则执行步骤五；步骤五：通过L2‑范数计算性能指标与目标性能指标P的差值作为修形优化的损失L；步骤六：将损失值L进行反向传播，依次计算Sθ和图卷积修形网络参数对L的梯度，更新多层图卷积网络的梯度，执行步骤一；步骤七：停止修形。
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公开(公告)号：CN120008626A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510492780.4
申请日：2025-04-18
Applicant: 重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种多源数据融合的矢量地图构建方法及系统，包括：获取车辆行驶过程中的相机信息、点云信息和车辆状态信息；从相机信息中提取车道线2D语义信息和交通标志2D语义信息；同时从点云信息中提取路沿3D矢量地图元素和杆状物3D矢量地图元素；将车道线2D语义信息、交通标志2D语义信息与点云信息和外参关系相融合并转换为车道线3D矢量地图元素和交通标志3D矢量地图元素，并与路沿3D矢量地图元素和杆状物3D矢量地图元素构成单帧3D矢量地图；S4.将车辆状态信息和单帧3D矢量地图进行融合，得到路沿及车道线多帧融合矢量和交通标志及杆状物多帧融合矢量，即得到矢量地图。本发明能够快速构建高精度的矢量地图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115310285B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210945734.1
申请日：2022-08-08
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车电机温度场数字孪生模型构建方法，包括如下步骤：S1：数据采集：采集电机在不同工况下的时序数据；S2：数据预处理：对采集的时序数据进行缺失值填充、异常值剔除和数值标准化处理；S3：将经预处理后的时序数据分为训练集和测试集；S4：训练模型：构建深度学习模型，以训练集训练深度学习模型以更新模型参数，以损失函数为目标函数以判断是否达到模型训练的终止条件；当达到模型训练终止条件后，得到预测模型；S5：将测试集输入预测模型中并得到电机温度分布的预测结果；判断预测结果是否达到预设的评价指标：若是，则以该预测模型构建得到电机温度场数字孪生模型；若否，则执行步骤S4。
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公开(公告)号：CN118220175A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410462354.1
申请日：2024-04-17
Applicant: 重庆大学 , 重庆赛力斯凤凰智创科技有限公司
IPC: B60W40/09
Abstract: 本发明公开了一种增程式汽车驾驶风格辨识方法，融合WNN、CNN、LSTM以及贝叶斯融合决策技术，深入分析增程式汽车的内部运行数据和外部环境数据，实现对驾驶风格的高精度识别，这种精准的识别为驾驶行为的评估和优化提供了可靠的基础。本发明的增程式汽车驾驶风格适应性反馈方法，通过识别和分析驾驶风格，系统能够为驾驶员提供个性化的反馈和建议，帮助他们意识到并改进潜在的危险驾驶习惯，从而有效降低事故发生率，提高道路行车安全性。本发明的增程式汽车能效优化方法，能够结合驾驶风格识别结果和车辆实时状态，提供能效优化建议，如调整动力系统配置、优化路线规划等，从而降低能耗，提高能源利用效率。
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公开(公告)号：CN115310204B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210958617.9
申请日：2022-08-09
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
IPC: G06F30/15
Abstract: 本发明公开了一种影响汽车NVH性能的生产异常智能溯源方法，包括如下步骤：步骤一：通过分析得到影响汽车NVH的车身工艺过程；步骤二：数据采集：采集工艺过程数据和NVH性能数据，建立数据集；步骤三：将数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤四：利用训练集训练基于注意力机制的生产异常智能溯源模型并更新模型参数；步骤五：判断预测精度是否达到预定精度范围：若是，则训练完成，得到生产异常溯源模型，执行步骤六；若否，则执行步骤四；步骤六：当NVH性能数据超出设定范围时，将该NVH性能数据与对应的工艺过程数据输入到生产异常溯源模型中，得到不同的工艺过程数据导致NVH性能数据异常的影响程度，完成生产过程异常溯源。
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公开(公告)号：CN115310285A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210945734.1
申请日：2022-08-08
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车电机温度场数字孪生模型构建方法，包括如下步骤：S1：数据采集：采集电机在不同工况下的时序数据；S2：数据预处理：对采集的时序数据进行缺失值填充、异常值剔除和数值标准化处理；S3：将经预处理后的时序数据分为训练集和测试集；S4：训练模型：构建深度学习模型，以训练集训练深度学习模型以更新模型参数，以损失函数为目标函数以判断是否达到模型训练的终止条件；当达到模型训练终止条件后，得到预测模型；S5：将测试集输入预测模型中并得到电机温度分布的预测结果；判断预测结果是否达到预设的评价指标：若是，则以该预测模型构建得到电机温度场数字孪生模型；若否，则执行步骤S4。
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公开(公告)号：CN115310204A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210958617.9
申请日：2022-08-09
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
IPC: G06F30/15
Abstract: 本发明公开了一种影响汽车NVH性能的生产异常智能溯源方法，包括如下步骤：步骤一：通过分析得到影响汽车NVH的车身工艺过程；步骤二：数据采集：采集工艺过程数据和NVH性能数据，建立数据集；步骤三：将数据集划分为训练集、验证集和测试集；步骤四：利用训练集训练基于注意力机制的生产异常智能溯源模型并更新模型参数；步骤五：判断预测精度是否达到预定精度范围：若是，则训练完成，得到生产异常溯源模型，执行步骤六；若否，则执行步骤四；步骤六：当NVH性能数据超出设定范围时，将该NVH性能数据与对应的工艺过程数据输入到生产异常溯源模型中，得到不同的工艺过程数据导致NVH性能数据异常的影响程度，完成生产过程异常溯源。
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