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追尾碰撞中电动汽车电池模块破损预测

王景涛  
【摘要】:为了缓解环境污染和能源危机等问题,汽车公司积极发展新能源汽车,例如锂电池电动汽车、混合动力电动汽车、燃料电池电动汽车等。然而,电动汽车事故频发,例如由于电动汽车发生碰撞事故,导致电池包短路,从而引起电动汽车起火,爆炸等安全事故以及由于电池热失控导致电池起火等,这都阻碍电动汽车的发展。且据相关数据统计,在所有的电动汽车碰撞事故中,追尾碰撞约占20-30%,大约占所有致命事故的10%,这严重威胁到行车安全。为增强电动汽车在追尾碰撞事故中的电池安全性,本文根据在碰撞中电池箱应力变化与电池模块的相关关系,提出了基于以电池箱壁采样点的应力曲线为输入量,电池模块破损情况为输出向量的误差反向传播神经网络(以下简称BP神经网络)模型建立的碰撞预测算法,主要目的是通过算法预测电动汽车在追尾碰撞中将要发生破损的具体模块,并对算法进行了训练和优化,其主要的研究方法和内容如下:1)通过以某微型电动汽车为原型,运用有限元法,经过网格划分,建立接触、连接等过程创建电动汽车在追尾碰撞情况下的有限元仿真模型。在不同的速度下,对该模型进行有限元计算,提取电池箱壁上的朝车尾面几何中心点上的应力曲线和电池模块的破损情况作为预测算法模型的输入向量和输出向量。2)为了减小碰撞预测模型在迭代过程中陷入局部最小的风险,本文通过设计遗传算法计算出碰撞预测算法模型的最优初始值。然后通过串行训练算法和批量训练算法分别训练建成的碰撞预测模型,通过迭代计算得到可以实现预测追尾碰撞中模块破损情况的预测算法模型。3)通过使用变学习率法和附加动量法优化碰撞预测模型的训练算法,提高模型的收敛速度和预测准确率,以及减小模型在训练过程中的振荡情况和陷入局部最小的风险。


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