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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116522498B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310487553.3
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种增程式电动车能耗和排放协同优化方法，包括如下步骤：S1：基于深度学习网络构建车辆系统能耗和排放模型，利用车辆系统能耗和排放模型构建车辆运行状态数据与能耗和排放之间的映射关系：S2：构建目标函数和约束条件：S3：实时采集车辆运行状态数据，在保持除发动机转速和发动机转矩外的其他车辆运行状态数据不变的条件下，求解使车辆能耗值和排放值最小的发动机转速和发动机转矩。本发明还公开了一种增程式电动车控制方法，利用数据驱动的方式，研究增程式电动车辅助动力单元协调控制策略与系统能耗和排放之间的关系，建立面向节能减排的双目标全局智能优化方法，为(56)对比文件张杰明.数据驱动场景下混合动力汽车多目标能效优化及参数设计研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑.2022,全文.Yongjing Li etc..Improved WhaleOptimization Algorithm Based on HybridStrategy and Its Application in LocationSelection for Electric Vehicle ChargingStations.Energies.2022,第15卷(第19期),全文.冯坚等.基于动态规划算法和路况的增程式电动车能耗分析.同济大学学报(自然科学版).2019,(第S1期),全文.杨森等.基于Cruise的增程式客车能量管理策略仿真研究.汽车技术.2017,(第07期),全文.
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公开(公告)号：CN114139823B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202111492751.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/04 , G06F9/50 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种面向智能制造车间生产与计算任务的耦合调度模型，通过对每个工件的加工顺序、所分配的加工机器、计算任务中的子计算任务的划分以及计算任务中所选择的卸载方式进行调度分配，从而能够得到所有工件的最大完成时间和所有计算任务的总延迟时间，以最短的最大完成时间和最短的总延迟时间为目标，从而可以求解到满足约束条件的耦合智能制造车间的生产与计算任务的调度方案，即本发明面向智能制造车间生产与计算任务的耦合调度模型，能够同步优化生产任务的完工时间和计算任务的卸载时间。本发明还公开了一种面向智能制造车间生产与计算任务的耦合调度方法。
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公开(公告)号：CN115313763A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210946826.1
申请日：2022-08-09
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
IPC: H02K9/19
Abstract: 本发明公开了一种新能源汽车电机热管控方法，包括如下步骤：步骤一：采集数据：在汽车行驶过程中，实时采集电机关于机械、电气和温度的时间序列数据；步骤二：将实时采集的时间序列数据输入到电机温度预测模型中，得到电机温度分布预测结果；步骤三：根据电机温度分布预测结果求解当前工况下的最佳冷却水流量，使电机的最高温度保持在设定范围以内。本发明的新能源汽车电机热管控方法，利用数据驱动的方式，得到新能源汽车行驶过程中的电机温度分布预测结果；根据该预测结果对对冷却水阀门流量进行控制，以控制电机的温度。
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公开(公告)号：CN116522498A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310487553.3
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种增程式电动车能耗和排放协同优化方法，包括如下步骤：S1：基于深度学习网络构建车辆系统能耗和排放模型，利用车辆系统能耗和排放模型构建车辆运行状态数据与能耗和排放之间的映射关系：S2：构建目标函数和约束条件：S3：实时采集车辆运行状态数据，在保持除发动机转速和发动机转矩外的其他车辆运行状态数据不变的条件下，求解使车辆能耗值和排放值最小的发动机转速和发动机转矩。本发明还公开了一种增程式电动车控制方法，利用数据驱动的方式，研究增程式电动车辅助动力单元协调控制策略与系统能耗和排放之间的关系，建立面向节能减排的双目标全局智能优化方法，为APU和动力电池的协调控制提供指导。
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公开(公告)号：CN114139823A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111492751.6
申请日：2021-12-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种面向智能制造车间生产与计算任务的耦合调度模型，通过对每个工件的加工顺序、所分配的加工机器、计算任务中的子计算任务的划分以及计算任务中所选择的卸载方式进行调度分配，从而能够得到所有工件的最大完成时间和所有计算任务的总延迟时间，以最短的最大完成时间和最短的总延迟时间为目标，从而可以求解到满足约束条件的耦合智能制造车间的生产与计算任务的调度方案，即本发明面向智能制造车间生产与计算任务的耦合调度模型，能够同步优化生产任务的完工时间和计算任务的卸载时间。本发明还公开了一种面向智能制造车间生产与计算任务的耦合调度方法。
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