【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电动汽车领域，具体是一种基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法。
技术介绍
1、由于行驶道路环境恶劣，交通环境日益复杂，振动将对电池包系统产生难以估计的损伤，严重时会发生火灾，爆炸等安全事故，这将极大影响电动汽车的行驶安全性和交通安全性。此外，有必要对振动工况下的电池包系统进行疲劳寿命分析，以评估受振动后电池包系统的可靠性
2、电池包系统是纯电动汽车以及混合动力汽车的动力来源，一般由下底壳、上盖、电池模组、纵梁/边、横梁/边、模组安装板、吊耳、长/短支架、加强板等部件构成。对于确定结构的电池包系统，其安全性能主要由关键部件的厚度和材料参数决定。若通过改变不同部件的厚度参数制造不同的电池包样件，开展实验分析来研究其振动工况下的安全性，时间成本和经济成本都会非常高昂。所以，对电池包系统疲劳寿命进行预测从而指导电池包的设计，具有非常重要的工程实用价值。为了进行电池包系统的合理设计，设计人员必须基于有限元模型执行上万次分析来了解整个电池包系统的疲劳寿命。如图2所示，电池包系统的部件如：下底壳、上盖、电池模组、纵梁/边、横梁/边、模组安装板、吊耳、长/短支架、加强板等必须提供幂级数次的有限元分析从而选取适当的厚度参数以满足疲劳寿命要求，这个过程十分辛苦、昂贵且耗时，因此无法在汽车行业激烈的竞争中推广使用。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，包括以下步骤：
2、1)建立电池包系统有限元模型；p>
3、建立电池包系统有限元模型的步骤包括：
4、1.1)根据电池包系统的壳体尺寸、壳体结构和壳体材料，建立壳体有限元模型；
5、1.2)根据电池包系统的电池模组尺寸和材料，建立电池模组有限元模型；
6、建立电池模组有限元模型的步骤包括：
7、1.2.1)根据电池模组的尺寸参数，建立电池模组几何模型；
8、1.2.2)对电池模组材料进行均质化处理；
9、1.2.3)根据均质化处理得到的电池模组材料信息定义电池模组几何模型的材料参数，从而得到电池模组有限元模型。
10、1.3)根据电池包系统各个部件的连接关系，耦合壳体有限元模型和电池模组有限元模型，得到电池包系统有限元模型。
11、2)设置电池包系统有限元模型部件参数；
12、所述部件参数包括电池包系统有限元模型中长托架厚度、吊耳厚度、底壳厚度、下支撑横梁厚度、上下连接支架厚度和上支架厚度。
13、3)测试在振动工况下，电池包系统有限元模型的系统疲劳寿命；
14、所述振动工况包括随机振动工况、正扫频振动工况和定频振动工况。
15、测试在振动工况下，电池包系统有限元模型的系统疲劳寿命的步骤包括：
16、3.1)在有限元软件中定义振动工况的参数，并进行有限元分析，获取振动工况下的电池包系统应力；所述工况参数包括功率谱密度曲线、振动频率、幅值；
17、3.2)利用软件所自带的疲劳寿命分析模块或者专用的疲劳寿命分析软件获取电池包系统有限元模型的疲劳寿命；
18、所述疲劳寿命通过达到疲劳破断时的应力循环次数n表征；
19、次数n满足下式：
20、σmn＝c (1)
21、式中，σ为最大应力，n为达到疲劳破断时的应力循环次数；m、c为电池包系统材料常数。
22、4)修改电池模组有限元模型部件参数，并返回步骤3)，直至获取若干电池包系统有限元模型的系统疲劳寿命；
23、5)搭建径向基函数神经网络模型；根据电池包系统有限元模型部件参数、电池包系统有限元模型的系统疲劳寿命建立训练数据集，并对径向基函数神经网络模型进行训练，得到疲劳寿命预测模型；
24、在建立疲劳寿命预测模型时，还利用测试集对疲劳寿命预测模型进行测试，以验证预测模型的预测精度；
25、所述测试集的数据包括电池包系统有限元模型部件参数、电池包系统有限元模型的疲劳寿命。
26、测试集和训练数据集中，电池包系统有限元模型部件参数为输入数据，电池包系统有限元模型的疲劳寿命为输出数据。
27、6)利用搭建的疲劳寿命预测模型预测所有电池包系统部件参数组合下的疲劳寿命；
28、所述径向基函数神经网络模型如下所示：
29、y＝φ(k||xi-c||) (2)
30、式中，φ代表径向基函数；k代表形状参数；c为中心点，||xi-c||代表欧几里得距离；xi为输入；y为输出。
31、7)依据预设需求条件筛选满足预设需求的电池包系统部件参数组合。
32、所述预设需求条件包括疲劳寿命大于预设阈值、电池包系统部件参数处于预设范围。
33、本专利技术的技术效果是毋庸置疑的，本专利技术结合了电池包系统有限元建模和径向基函数神经网络近似预测模型，通过建立完善的电池包系统有限元模型，可获取足够的数据样本，从而能够搭建准确的近似预测模型，使得径向基函数神经网络近似预测模型具备高精度预测疲劳寿命的特征，同时可依据不同的约束条件筛选获取需求下的电池包系统部件厚度组合，从而为电池包壳体部件尺寸设计提供指导。
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1.一种基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，建立电池包系统有限元模型的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，建立电池模组有限元模型的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，所述部件参数包括电池包系统有限元模型中长托架厚度、吊耳厚度、底壳厚度、下支撑横梁厚度、上下连接支架厚度和上支架厚度。
5.根据权利要求1所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，所述振动工况包括随机振动工况、正扫频振动工况和定频振动工况。
6.根据权利要求1所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，测试在振动工况下，电池包系统有限元模型的系统疲劳寿命的步骤包括：
7.根据权利要求1所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，在建立疲劳寿命预测模型时，还
8.根据权利要求7所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，测试集和训练数据集中，电池包系统有限元模型部件参数为输入数据，电池包系统有限元模型的疲劳寿命为输出数据。
9.根据权利要求1所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，所述径向基函数神经网络模型如下所示：
10.根据权利要求1所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，所述预设需求条件包括疲劳寿命大于预设阈值、电池包系统部件参数处于预设范围。
...【技术特征摘要】
1.一种基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，建立电池包系统有限元模型的步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，建立电池模组有限元模型的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，所述部件参数包括电池包系统有限元模型中长托架厚度、吊耳厚度、底壳厚度、下支撑横梁厚度、上下连接支架厚度和上支架厚度。
5.根据权利要求1所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺寸设计方法，其特征在于，所述振动工况包括随机振动工况、正扫频振动工况和定频振动工况。
6.根据权利要求1所述的基于疲劳寿命预测的电池包壳体部件尺...
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