[发明专利]基于复合形的自适应代理模型在电池模块优化设计中的应用方法有效

专利信息
申请号: 201910293252.0 申请日: 2019-04-12
公开(公告)号: CN110110385B 公开(公告)日: 2022-05-03
发明(设计)人: 许焕卫;刘椋文;张淼 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: G06F30/23 分类号: G06F30/23;G06F30/28;G06F111/04;G06F119/08
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 611731 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 基于 复合 自适应 代理 模型 电池 模块 优化 设计 中的 应用 方法
【权利要求书】:

1.一种基于复合形的自适应代理模型在电池模块优化设计中的应用方法,其特征在于,包括以下步骤:

A、建立空冷电池模块的几何优化模型;

B、对空冷电池模块的几何优化模型进行CFD模拟仿真;

C、利用试验设计技术产生初始样本并调用CFD仿真模型获取初始样本的响应值;

D、根据C中所产生的初始样本及其响应值构建优化目标以及约束的代理模型;

E、通过D中建立的代理模型构建空冷电池模块的优化模型,利用基于复合形的自适应代理模型优化方法进行优化,获取电池模块优化的近似解;

所述步骤A建立空冷电池模块的几何模型为通过ANSYS依据相关参数建立的几何模型;

所述步骤B对电池模块几何优化模型进行CFD模拟仿真具体为:

B1、定义冷空气的属性以及电池的比热和导热系数,确定设计变量;

B2、执行网格无关性检验并选择适合的方案;

所述步骤C利用试验设计技术产生初始样本并调用CFD仿真模型获取初始样本集的响应值具体为:

C1、利用拉丁超立方试验生成初始样本点;

C2、调用CFD仿真模型获取初始样本点处的响应值;

进一步地,所述步骤D根据C中的样本信息及其响应值构建优化目标以及约束的代理模型具体为:

D1、选择kriging近似方法建立优化目标的优化代理模型;

D2、选择kriging近似方法建立约束的代理模型;

所述步骤E通过D中建立的代理模型构建空冷电池模块的优化模型,利用基于复合形的自适应迭代加点优化方法进行优化,获取电池组模块优化的近似解,具体包括以下分步骤:

E1、根据步骤A、B、C和D得到空冷电池模块的单目标优化模型,包括设计变量的个数以及其取值范围、优化目标以及约束的代理模型;

E2、利用初始样本生成初始复合形;

E3、通过复合形进行迭代求解,获取复合形的替换点,形成新的复合形;

E4、判断是否满足最小距离要求,若满足则E3中得到的替换点做为添加样本加入初始样本,并更新样本集,否则由当前复合形继续寻优;

E5、基于E4中已更新的样本集,重新建立优化目标的代理模型;

E6、检查收敛准则,如果满足,则终止计算得到最优解,否则返回E3继续寻优。

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