基于多物理场耦合的燃料喷射器电磁阀可靠性预测方法

本申请提供了基于多物理场耦合的燃料喷射器电磁阀可靠性预测方法，涉及预测电磁阀可靠性的技术领域，包括采集实时运行数据和历史运行数据，并构建电磁阀的多物理场耦合模型，将历史运行数据依次输入该模型，并利用有限元分析方法对该模型进行求解，获得电磁阀的多物理场分布特性，在多物理场分布特性中提取历史可靠性参数，并为历史可靠性参数添加类别标签，将实时运行数据输入多物理场耦合模型，获得实时可靠性参数，将实时可靠性参数输入BI‑LSTM模型，输出预测结果。本申请结合了多物理场模型和机器学习模型，能够综合利用物理模型的机理优势和机器学习模型的数据驱动优势，从而更准确地对电磁阀的可靠性进行预测。