摘要
本申请公开了一种电动汽车直流充电端子的参数优化方法、装置及测试设备,涉及车辆充电测试技术领域。该方法包括获取待测直流充电端子的当前设计参数,并通过有限元模型模拟当前设计参数条件下端子搭接部位的温度上升过程,获得当前设计参数对应的最大温升值;若当前设计参数对应的最大温升值小于预设温升极限值,则计算当前设计参数对应的可靠度,以及若当前设计参数对应的可靠度大于或者等于预设可靠度极限值,则获取当前设计参数作为原点的有限邻域内不同设计参数进行组合迭代,直至组合设计参数对应的最大温升值大于或者等于预设温升极限值。采用本申请的方法,能够提升充电端子性能,并为后续汽车充电标准的修订提供依据,确保充电安全。
技术关键词
神经网络模型
端子
直流充电
参数优化方法
温升
蒙特卡罗
测试设备
充电测试技术
参数优化装置
波尔兹曼常数
模块
邻域
电场
发射率
发热体
存储器
处理器
强度
电阻
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水冷板
监控单元
薄膜压力传感器
安全控制方法
电芯
向量检索方法
多任务
径向基函数神经网络模型
样本
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人格类型
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心理健康管理技术
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卷积神经网络模型
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