CN119397692A 电动汽车直流充电端子的参数优化方法、装置及测试设备 （中汽研新能源汽车检验中心(天津)有限公司）

本申请公开了一种电动汽车直流充电端子前设计参数条件下端子搭接部位的温度上升过前设计参数对应的最大温升值小于预设温升极若当前设计参数对应的可靠度大于或者等于预组合设计参数对应的最大温升值大于或者等于2获取待测直流充电端子的当前设计参数，并通过有限元模型Q=qw-qs-qe；位沿x方向的电场强度，EY表示端子搭接部位沿y方向的电场强度，EZ表示端子搭接部位2利用预先训练的第一神经网络模型对所述当前设计参数以及所述当前设计参数对应3的最大温升值进行函数拟合，并通过蒙特卡罗法计算获得所述当前设计参数对应的可靠4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一神经网络5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法神经网络模型对所述组合设计参数以及所述组合设计参数对应的最大温升值进行函数拟根据所述组合设计参数对应的可靠度和所述制造成本，从所述多6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二激活函数和所述第二神经网络模型中输出层神经元的激活函数均为Si7.一种电动汽车直流充电端子的参数优化装所述模拟模块配置用于获取待测直流充电端子的当前设计参数，并通过所述第一比较模块配置用于比较所述当前设计参数对应的最大温升值与预设温升极数对应的最大温升值大于或者等于所述预设温的第一神经网络模型对所述当前设计参数以及所述当前设计参数对应的最大温升值进行9.根据权利要求7至8中任意一项所述的装置，其特所述获取模块配置用于若存在多个组合设计参数对应的最大温升值大于或者等于所参数对应的可靠度利用预先训练的第二神经网络模型对所述组合设计参数以及所述组合以及，所述筛选模块配置用于根据所述组合设计参数对应的可靠度和所述制造成本，4述指令集由所述处理器加载并执行以实现权利要求1至6中任意一项所述方5参数对应的最大温升值小于所述预设温升极限值时，计算所述当前设计参数对应的可靠Q=qw-qs-qe；6接部位沿x方向的电场强度，EY表示端子搭接部位沿y方向的电场强度，EZ表示端子搭接部位沿z方向的电场强度；q,表示端子向周围介质散失的热量，qs=acon*AO(Tr-TO)，体温度，单位为℃,TO表示环境温度，单位为℃；qe表示端子通过热辐射散失的热量，×10_8W/(m2i利用预先训练的第一神经网络模型对所述当前设计参数以及所述当前设计参数隐含层神经元以及1个输出层神经元，所述第一神经网络模型中隐含层神经元的激活函数隐含层神经元以及1个输出层神经元，所述第二神经网络模型中隐含层神经元的激活函数和所述第二神经网络模型中输出层神经元的激活函数均7所述第一比较模块配置用于比较所述当前设计参数对应的最大温升值与预设温靠度极限值，并当所述当前设计参数对应的可靠度大于或者等于所述预设可靠度极限值设计参数对应的最大温升值大于或者等于所述预设温经网络模型对所述当前设计参数以及所述当前设计参数对应的最大温升值进行函数拟合，并通过蒙特卡罗法计算获得所述当前设计参数所述获取模块配置用于若存在多个组合设计参数对应的最大温升值大于或者等设计参数对应的可靠度利用预先训练的第二神经网络模型对所述组合设计参数以及所述8[0017]图1为本申请实施例提供的一种电动汽车直流充电端子的参数优化方法流程示意图4为本申请实施例提供的一种电动汽车直流充电端子的参数优化装置的结构框图5为本申请实施例提供的另一种电动汽车直流充电端子的参数优化装置的结构[0021]请参考图1，其为本申请实施例提供的一种电动汽车直流充电端子的参数优化方搭接部位沿x方向的电场强度，EY表示端子搭接部位沿y方向的电场强度，EZ表示端子搭9体温度，单位为℃,TO表示环境温度，单位为℃；qe表示端子通过热辐射散失的热量，×10_8W/(m2i[0025]实际使用时，本申请实施例通过ANSYS参数化程序建立待测直流充电端子的三维有限元模型，并利用ANSYS中的solid227单元对端子搭接部位的温度场和电流场进行交替并利用ANSYS智能尺寸控制技术来对网格的大小和疏密分布进行控制。由于温度场和电流度为室温20℃的均匀温度场，而待测直流充电端子两端的温度近似维持在20℃,加载时在23利用预先训练的第二神经网络模型对组合设计参数以及组合设计参数对应的最大温升值个隐含层神经元以及1个输出层神经元等，该第二神经网络模型中隐含层神经元的激活函长度X123对应的最大温升值，然后比较该当前设计参数对应的最大温升值与预设温升极限值的大能不符合要求，则进一步比较该当前设计参数对应的可靠度与预设可靠度极限值的大小，[0033]基于前述实施例，本申请实施例提供一种电动汽车直流充电端子的参数优化装模拟模块101配置用于获取待测直流充电端子的当前设计参数，并通过有限元模第一比较模块102配置用于比较当前设计参数对应的最大温升值与预设温升极限以及，第二比较模块103配置用于比较当前设计参数对应的可靠度与预设可靠度Q=qw-qs-qe；接部位沿x方向的电场强度，EY表示端子搭接部位沿y方向的电场强度，EZ表示端子搭接部位沿z方向的电场强度；q,表示端子向周围介质散失的热量，qs=acon*AO(Tr-TO)，体温度，单位为℃,TO表示环境温度，单位为℃；qe表示端子通过热辐射散失的热量，[0035]可选地，本申请一些实施例中第一比较模块102具体用于利用预先训练的第一神置100还包括依次连接的获取模块104和获取模块104配置用于若存在多个组合设计参数对应的最大温升值大于或者等于可靠度利用预先训练的第二神经网络模型对组合设计参数以及组合设计参数对应的最大层神经元以及1个输出层神经元，第二神经网络模型中隐含层神经元的激活函数和第二神经网络模型中输出层神经元的激活函数均为对应的最大温升值，然后比较该当前设计参数对应的最大温升值与预设温升极限值的大能不符合要求，则进一步比较该当前设计参数对应的可靠度与预设