【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电池液冷散热，具体涉及一种基于降阶模型的液冷板设计方法与系统。
技术介绍
1、电池液冷散热技术是现代电池热管理系统中的重要组成部分，它利用液体的高效传热特性，与传统的风冷方式相比，能以更低的能耗实现更高的散热效率。然而，现有的液冷板优化设计方法大多依赖于多目标优化策略，这通常涉及对液冷板的结构参数进行参数化设计，并运用响应面法、优先级分析等手段，在结构参数与优化目标之间建立数学模型以进行性能优化。这类方法存在的问题是，响应面法需要通过大量迭代逐步提高拟合精度，从而消耗较多计算资源和时间，而优先级分析同样高度依赖于大数据集，增加了模拟计算的负担。
技术实现思路
1、为了减少模型复杂度，降低计算成本，本专利技术提出了一种基于降阶模型的液冷板设计方法，包括步骤：
2、s1：获取流道保留并进行壳体简化后的液冷板模型，并基于电池组尺寸和散热要求进行液冷板模型的参数化设计；
3、s2：通过lhs算法对参数化后的液冷板模型进行仿真模拟，获取设计变量与对应设计目标的初始数据库；
4、s3：基于初始数据库进行rom模型提取奇异值和相应左右奇异向量，以及pinn神经网络搭建奇异值与对应输入数据之间关系的训练；
5、s4：通过训练后的rom-pinn进行代理模型的建立，并通过nsga ii算法进行寻优下的最佳结构参数组合获取。
6、进一步地，所述s2步骤中，初始数据库表示为一组x＝[x1，x2，x3，…，xk]的矩阵，矩阵x中的任
7、进一步地，所述s3步骤中，rom模型提取奇异值和相应左右奇异向量的具体操作为：
8、通过对矩阵x进行奇异值分解，获取最大的预设个数奇异值和相应的左右奇异向量进行矩阵x的近似描述。
9、进一步地，所述s3步骤中，pinn神经网络通过导热、对流的控制方程、边界及初始条件的残差构造损失函数进行关系搭建的约束。
10、进一步地，所述s3步骤中，初始数据库分为训练集和测试集，通过训练集进行训练，通过测试集对训练结果进行拟合误差验证。
11、本专利技术还提出了一种基于降阶模型的液冷板设计系统，包括：
12、参数设计单元，用于获取流道保留并进行壳体简化后的液冷板模型，并基于电池组尺寸和散热要求进行液冷板模型的参数化设计；
13、数据构建单元，用于通过lhs算法对参数化后的液冷板模型进行仿真模拟，获取设计变量与对应设计目标的初始数据库；
14、模型训练单元，用于基于初始数据库进行rom模型提取奇异值和相应左右奇异向量，以及pinn神经网络搭建奇异值与对应输入数据之间关系的训练；
15、参数确定单元，用于通过训练后的rom-pinn进行代理模型的建立，并通过nsgaii算法进行寻优下的最佳结构参数组合获取。
16、进一步地，所述数据构建单元中，初始数据库表示为一组x＝[x1，x2，x3，…，xk]的矩阵，矩阵x中的任一子集xi为一组包含物理场信息的列向量。
17、进一步地，所述模型训练单元中，rom模型提取奇异值和相应左右奇异向量的具体操作为：
18、通过对矩阵x进行奇异值分解，获取最大的预设个数奇异值和相应的左右奇异向量进行矩阵x的近似描述。
19、进一步地，所述模型训练单元中，pinn神经网络通过导热、对流的控制方程、边界及初始条件的残差构造损失函数进行关系搭建的约束。
20、进一步地，所述模型训练单元中，初始数据库分为训练集和测试集，通过训练集进行训练，通过测试集对训练结果进行拟合误差验证。
21、与现有技术相比，本专利技术至少含有以下有益效果：
22、(1)本专利技术提出的一种基于降阶模型的液冷板设计方法与系统，基于降阶模型的液冷板设计，大幅度减少模拟所需的时间，使得设计周期缩短，提高了设计效率，使得液冷板的结构优化过程更加迅速
23、(2)通过降阶模型的应用，模型的复杂性显著降低，进而减少了计算资源的消耗和计算时间。同时，pinn神经网络的引入，不仅能够处理复杂的物理约束问题，还能够通过结合导热、对流等物理方程，确保模型预测的高精度，即使在处理少量数据的情况下也能维持较高的预测准确性。这使得在设计初期就能快速筛选并优化出理想的结构参数组合，减少了对大量数据和长时间仿真的依赖。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于降阶模型的液冷板设计方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于降阶模型的液冷板设计方法，其特征在于，所述S2步骤中，初始数据库表示为一组X＝[x1，x2，x3，…，xk]的矩阵，矩阵X中的任一子集xi为一组包含物理场信息的列向量。
3.如权利要求2所述的一种基于降阶模型的液冷板设计方法，其特征在于，所述S3步骤中，ROM模型提取奇异值和相应左右奇异向量的具体操作为：
4.如权利要求1所述的一种基于降阶模型的液冷板设计方法，其特征在于，所述S3步骤中，PINN神经网络通过导热、对流的控制方程、边界及初始条件的残差构造损失函数进行关系搭建的约束。
5.如权利要求1所述的一种基于降阶模型的液冷板设计方法，其特征在于，所述S3步骤中，初始数据库分为训练集和测试集，通过训练集进行训练，通过测试集对训练结果进行拟合误差验证。
6.一种基于降阶模型的液冷板设计系统，其特征在于，包括：
7.如权利要求6所述的一种基于降阶模型的液冷板设计系统，其特征在于，所述数据构建单元中，初始数据库表示为一组X
8.如权利要求7所述的一种基于降阶模型的液冷板设计系统，其特征在于，所述模型训练单元中，ROM模型提取奇异值和相应左右奇异向量的具体操作为：
9.如权利要求6所述的一种基于降阶模型的液冷板设计系统，其特征在于，所述模型训练单元中，PINN神经网络通过导热、对流的控制方程、边界及初始条件的残差构造损失函数进行关系搭建的约束。
10.如权利要求6所述的一种基于降阶模型的液冷板设计系统，其特征在于，所述模型训练单元中，初始数据库分为训练集和测试集，通过训练集进行训练，通过测试集对训练结果进行拟合误差验证。
...【技术特征摘要】
1.一种基于降阶模型的液冷板设计方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于降阶模型的液冷板设计方法，其特征在于，所述s2步骤中，初始数据库表示为一组x＝[x1，x2，x3，…，xk]的矩阵，矩阵x中的任一子集xi为一组包含物理场信息的列向量。
3.如权利要求2所述的一种基于降阶模型的液冷板设计方法，其特征在于，所述s3步骤中，rom模型提取奇异值和相应左右奇异向量的具体操作为：
4.如权利要求1所述的一种基于降阶模型的液冷板设计方法，其特征在于，所述s3步骤中，pinn神经网络通过导热、对流的控制方程、边界及初始条件的残差构造损失函数进行关系搭建的约束。
5.如权利要求1所述的一种基于降阶模型的液冷板设计方法，其特征在于，所述s3步骤中，初始数据库分为训练集和测试集，通过训练集进行训练，通过测试集对训练结果进行拟合误差验证。
...
【专利技术属性】
技术研发人员：兰天，李郁，侯镇江，
申请(专利权)人：浙江一舟电子科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。