來源：Thermal Science and Engineering Progress

原文：https://doi.org/10.1016/j.tsep.2023.102281

01 背景介紹

到2022年底，中國新型能源汽車已達1310萬輛，其中電動汽車占79.78%。電動汽車以其高效率、低噪音、環(huán)保等特點，為汽車工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展開辟了一條新的道路。同時，隨著汽車技術(shù)的不斷進步和對電動車需求的不斷增加，消費者對汽車性能和舒適性的要求越來越高。其中，EVTM系統(tǒng)對車輛性能和乘客舒適性有重大影響。與傳統(tǒng)燃料車相比，由于缺乏發(fā)動機，電動車的EVTM系統(tǒng)不僅需要滿足汽車的熱負荷要求。還需要確保電池、電動機和電子控制器等電子設備在正常溫度范圍內(nèi)工作。電動車各部件的溫度變化是影響能耗的主要因素，熱管理系統(tǒng)中每個部件的溫度變化受環(huán)境溫度、車輛速度和空調(diào)壓縮機速度等因素的影響。良好的溫度預測方法是優(yōu)化能源戰(zhàn)略的前提。

02 成果掠影

近日，重慶理工大學何聯(lián)格老師團隊提出了一種基于粒子群優(yōu)化(PSO)和反傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(BP)的電動汽車熱管理溫度預測方法。該團隊采用PSO-BP方法對神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)重和閾值進行了更新，利用從道路試驗中收集的實時數(shù)據(jù)來確保影響因素的準確性。仿真結(jié)果表明，與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相比，該方法將預測誤差分別降低了66%、75%和25%。研究成果以“Research on prediction model of electric vehicle thermal management system based on particle swarm optimization- Back propagation neural network”為題發(fā)表于《Thermal Science and Engineering Progress》。

03 圖文導讀

圖1 實驗流程圖。

圖2 實驗設備圖紙。

圖3 實驗結(jié)束后的電池和電機溫度。

圖4 車身傳熱圖。

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