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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
申请人： 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
摘要： 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：CN115309912B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210945744.5
申请日：2022-08-08
申请人： 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分类号： G06F16/36
摘要： 本发明公开了一种集成电驱结构的知识图谱构建方法、智能推理方法和快速设计方法，以知识工程为基础的知识图谱技术能够有效将非结构化文本的知识和多源异构的各类数据进行整合，建立一个实体关系网络，以图的形式直观地展示数据之间的关联，从而有效提升数据集成质量，增强数据之间的互联性；通过进行知识抽取，能够准确、高效地从大数据萃取新的知识，有利于知识挖掘和知识扩散，把知识图谱的应用范围从数据检索和定性决策提升至综合决策，从而有效解决制造场景中的复杂问题。
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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
申请人： 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分类号： G06F30/15
摘要： 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
申请人： 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
摘要： 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：CN115310226A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210943736.7
申请日：2022-08-08
申请人： 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
摘要： 本发明公开了一种基于拓扑优化的电机外壳轻量化与冷却通道布局耦合设计方法，首先利用冷却通道拓扑优化数学模型更新冷却通道材料属性，得到冷却通道的拓扑结构，再将更新得到的冷却通道材料属性输入到电机外壳拓扑优化数学模型中以更新电机外壳的材料属性，从而得到耦合冷却通道布局的电机外壳的耦合拓扑结构模型；以冷却通道的热性能目标Jth、流动性能目标Jf以及电机外壳的结构体积V(x)为拓扑优化的目标函数，对耦合拓扑结构模型进行迭代优化，以使最终输出的耦合拓扑结构模型的目标函数的计算结果满足设定条件，最后以输出的耦合拓扑结构模型重新构建电机外壳的三维模型，即可完成电机外壳设计，以实现电机整体性能的提升。
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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
申请人： 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分类号： G06F30/15
摘要： 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：CN115309912A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210945744.5
申请日：2022-08-08
申请人： 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分类号： G06F16/36
摘要： 本发明公开了一种集成电驱结构的知识图谱构建方法、智能推理方法和快速设计方法，以知识工程为基础的知识图谱技术能够有效将非结构化文本的知识和多源异构的各类数据进行整合，建立一个实体关系网络，以图的形式直观地展示数据之间的关联，从而有效提升数据集成质量，增强数据之间的互联性；通过进行知识抽取，能够准确、高效地从大数据萃取新的知识，有利于知识挖掘和知识扩散，把知识图谱的应用范围从数据检索和定性决策提升至综合决策，从而有效解决制造场景中的复杂问题。
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公开(公告)号：CN115310486B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210951200.X
申请日：2022-08-09
申请人： 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分类号： G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25
摘要： 本发明公开了一种焊接质量智能检测方法，包括如下步骤：步骤一：在焊接产品上布置一个激振点和多个振动传感器；步骤二：使焊接产品产生振动，采集经过焊接部位的振动信号，多个振动传感器采集的振动信号组成多通道振动信号；获取当前焊接产品的焊接质量的分类标签，将多通道振动信号与分类标签共同构成焊接质量数据；步骤三：判断获取的焊接质量数据的数量是否达到设定阈值；若是，得到数据集，执行步骤五；若否，则执行步骤四；步骤四：在另一个焊接产品的相同位置布置激振点和振动传感器，执行步骤二；步骤五：构建人工智能算法模型，利用数据集训练人工智能算法模型；步骤六：利用人工智能算法模型对焊接产品的焊接质量进行在线检测。
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公开(公告)号：CN115310228B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202210951222.6
申请日：2022-08-09
申请人： 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
摘要： 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Loss；步骤六：将损失值Loss进行反向传播，依次计算Sθ和图卷积修形网络参数对Loss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：CN115310486A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210951200.X
申请日：2022-08-09
申请人： 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
摘要： 本发明公开了一种焊接质量智能检测方法，包括如下步骤：步骤一：在焊接产品上布置一个激振点和多个振动传感器；步骤二：使焊接产品产生振动，采集经过焊接部位的振动信号，多个振动传感器采集的振动信号组成多通道振动信号；获取当前焊接产品的焊接质量的分类标签，将多通道振动信号与分类标签共同构成焊接质量数据；步骤三：判断获取的焊接质量数据的数量是否达到设定阈值；若是，得到数据集，执行步骤五；若否，则执行步骤四；步骤四：在另一个焊接产品的相同位置布置激振点和振动传感器，执行步骤二；步骤五：构建人工智能算法模型，利用数据集训练人工智能算法模型；步骤六：利用人工智能算法模型对焊接产品的焊接质量进行在线检测。
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