申请/专利权人：万帮数字能源股份有限公司;万帮星星充电科技有限公司

申请日：2022-11-29

公开（公告）日：2023-03-14

公开（公告）号：CN115795959A

主分类号：G06F30/23

分类号：G06F30/23;G06F30/27

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.03.31#实质审查的生效;2023.03.14#公开

摘要：本发明公开了一种基于神经网络的充电设备IK冲击薄弱位置的预测方法，涉及充电设备技术领域，包括：对充电设备进行IK冲击试验；基于冲击试验的数据确定有限元仿真模型的模型参数；输入有限元的单元编号，建立有限元仿真模型，计算得到冲击后的有限元分析结果文件，所述有限元分析结果文件中包括应力应变数据；进行DOE试验设计，以获取不同冲击位置所对应的应力应变数据；建立BP神经网络预测模型；通过神经网络预测模型预测充电设备各个冲击位置的应力应变数据；提取上述数据中最大应力所对应的单元编号，获取该单元编号对应的冲击位置几何坐标。本发明可预测整个充电设备表面各点的冲击应力应变数据，从而获得充电设备薄弱位置的预测。

主权项：1.一种充电设备IK冲击薄弱位置的预测方法，其特征在于：包括：对充电设备进行若干次IK冲击试验，并记录若干次冲击位置的坐标；基于上述冲击试验的数据确定有限元仿真模型的模型参数；输入有限元的单元编号，通过程序语言自动建立有限元仿真模型，将单元编号转化为冲击位置的几何坐标以及单元法向，根据几何坐标对冲击小球进行定位，根据单元法向定义冲击速度方向，然后通过有限元仿真计算得到冲击后的有限元分析结果文件，所述有限元分析结果文件中包括应力应变数据；进行DOE试验设计，选择代表充电设备不同区域的冲击位置，重复上一步骤若干次，以获取不同冲击位置所对应的应力应变数据；建立BP神经网络预测模型，将得到的冲击位置的几何坐标作为神经网络的输入层，应力应变数据作为输出层，对神经网络预测模型进行多次迭代，得到最终的神经网络预测模型；通过神经网络预测模型预测充电设备表面各个冲击位置的应力应变数据；提取上述数据中最大应力所对应的单元编号，获取该单元编号对应的冲击位置几何坐标，该几何坐标即充电设备的最薄弱位置。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 万帮数字能源股份有限公司;万帮星星充电科技有限公司 充电设备IK冲击薄弱位置的预测方法、装置、设备及存储介质

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