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公开(公告)号：CN113702855B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111009937.1
申请日：2021-08-31
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G01R31/392
Abstract: 本发明涉及一种基于多物理场仿真与神经网络方法的锂电池组健康状态在线预测方法，步骤包括：构建锂电池组多物理场仿真模型，通过工作载荷分析，开展锂电池组多物理场仿真试验、模型验证与分析；基于仿真试验分析结果，结合实验数据，构建并训练面向锂电池组健康状态预测的神经网络模型，包括面向多物理场仿真和健康状态退化的神经网络模型；在锂电池组使用阶段，采集并处理局部运行数据，应用神经网络模型进行全域物理表征分析以及锂电池单体退化分析，进而预测锂电池组健康状态。该方法融合了基于模型和基于数据方法的优点，能够实现快速在线的锂电池组健康状态预测。
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公开(公告)号：CN114547720A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210167146.X
申请日：2022-02-23
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于三维数字化模型的锂电池组健康状态可视化方法，步骤包括：首先构建锂电池组三维数字化模型；基于电池剩余容量，开展电池单体着色高度可视化设计；通过健康状态分区域设计和颜色选择，计算各区域颜色渐变规则，确定健康状态可视化模式及各电池颜色，完成电池健康状态颜色可视化设计；构建电池组健康状态模型，开展电池组健康状态可视化设计，包括高度设计与颜色表达设计；最后完成锂电池剩余容量及健康状态云图的绘制与显示。本发明为锂电池组的健康状态分析与评估结果提供了一种表现形式，能够清晰明了地表达电池组内单体的不一致性、容量衰减情况及健康状态。基于此，工程师能够系统地评估锂电池组性能状态，快速识别电池组内的薄弱单体，为电池组工作全寿命周期的维护保障提供指导，从而更好地进行电池管理。
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公开(公告)号：CN114186437A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111577606.8
申请日：2021-12-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/10 , G06T19/00 , G06F119/02 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明涉及一种面向电源系统可靠性仿真分析的多物理场耦合退化模型降阶方法，步骤包括：基于电、热、流多物理场耦合退化模型，通过开展电源系统流体仿真分析，计算各子系统及单体电池表面等效对流换热系数；确定电池温度、容量退化和内阻参数，通过串并联电路仿真计算各单体电池工作电流，利用产热模型计算电池产热率，并分别开展各子系统及电池单体的传热仿真，将获得的工作电流和温度作为输入，分析各子系统及电池单体的退化情况。该方法对能够在保证精度的前提下实现高效地多物理场耦合退化仿真分析与可靠性评估。
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公开(公告)号：CN110737987B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910985788.9
申请日：2019-10-16
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/04
Abstract: 一种LED照明产品预期寿命评价方法，步骤如下：1.将老化试验过程中采集得到的受试LED照明产品光通量衰减测试数据对数化；2.基于老化试验数据，计算给定置信度下(如90％)光通量衰减模型参数的置信区间；3.预测受试LED照明产品老化至给定预期寿命时，其光通量的统计分布，获得概率密度曲线，进而计算受试LED照明产品衰减后的光通量满足最小光通量要求(即光通量初始值的70％)的可靠度；4.指定可靠度阈值(如0.9)，若由第三步计算得出的可靠度不小于该阈值，判定受试LED照明产品寿命达到预期要求，否则判定其寿命没有达到预期要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113378301A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110707351.6
申请日：2021-06-22
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q50/30 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种基于重要度抽样的无人车超车场景关键测试案例生成方法。该方法分析了无人车的超车场景，并根据重要度抽样的原理生成极端情况下无人车超车场景关键的测试案例。它包含四大步骤：(1)构建无人车超车场景，确定超车可靠性的影响因素；(2)分析超车可靠性影响因素的参数，并确定参数的范围及分布；(3)构建高斯混合模型，确定模型参数；(4)变换高斯混合模型，进行重要度抽样，确定关键测试用例。基于该方法即可提高无人车超车场景的测试效率，为无人车安全可靠超车设计提供指导。
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公开(公告)号：CN113326570A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110700996.7
申请日：2021-06-23
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于物理与数据驱动的集群系统可靠性数字孪生建模方法，能够有效描述集群系统的物理结构，体现空间环境特征对集群系统的影响，反应相关人员的工作状态，实现集群系统可靠性的快速高效评价。步骤如下：构建系统类智能体用于模拟系统与保障资源的物理组成以及集群的拓扑结构；构建环境类智能体用于模拟集群系统执行任务过程中的场景区域，环境条件及其扰动；构建人员类智能体用于模拟集群系统维护和操作人员的工作状态；构建管理类智能体用于模拟集群系统的预定任务与动态生成任务；定义两类数据驱动机制用于实现智能体间的信息交互以及物理实体与智能体间的数据传输；动态采集相关数据，生成集群系统可靠性数字孪生模型。
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公开(公告)号：CN113259153A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110425787.6
申请日：2021-04-20
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明提供了一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法，其具体步骤如下：步骤(1)：构建多层耦合网络模型，并在多层耦合网络间建立“一对一”的耦合关系；步骤(2)：根据步骤(1)中的多层耦合网络模型，在负载‑容量模型的基础上，对多层耦合网络模型的级联失效过程进行描述；步骤(3)：根据步骤(1)中的多层耦合网络模型，计算多层耦合网络中层节点的度、耦合节点的度差值、耦合节点的度偏差等参数；步骤(4)：根据步骤(2)的级联失效过程评估多层耦合网络的鲁棒性；步骤(5)：根据步骤(2)(3)(4)，设计一种基于动态耦合节点度偏差的多层耦合网络鲁棒性控制方法；本发明以增加网络连边的方式，基于动态耦合节点度偏差，发明了一种新的增加网络连边策略，可以适用于不同的网络拓扑结构，通过优化控制的方式，搜索优化的网络连边增加方式，以实现对多层耦合网络鲁棒性的控制，有效提升多层耦合网络的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113255117A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110512517.9
申请日：2021-05-11
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种液位挥发类产品的可靠性数字孪生模型。它包含五大步骤：(1)建立数据采集模块；(2)建立数据管理模块；(3)建立虚拟空间运算模块；(4)建立模型进化模块；(5)建立可视化模块。基于本发明可以实时预测液位挥发类产品的液位信息，进而预测其剩余寿命，解决现阶段难以实时预测液位高度的难题。
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公开(公告)号：CN113239592A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110545273.4
申请日：2021-05-19
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种面向复杂产品应用的基于整体‑局部映射的层级式载荷分解方法，包括以下步骤：步骤1)建立产品对象的数字样机模型(即全局模型)，确定全局模型的环境与工况载荷条件，利用有限元仿真方法开展全局模型的仿真分析；步骤2)确定拟开展载荷传递分析的产品对象的关键组件，并为其单独建立具有精细化结构的局部模型；步骤3)利用整体‑局部映射技术，将整体模型中关键组件的边界的仿真结果映射到局部模型中；步骤4)以局部模型边界的载荷映射结果作为局部模型的边界载荷条件，对局部模型进行仿真，最终获得局部模型的精细仿真结果。本发明能够在有限计算资源的条件下快速获得产品关键组件的精细的仿真分析结果，具有较强的实际应用价值。
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