一种基于深度学习的电池箱体防水性能智能优化方法

本发明公开了一种基于深度学习的电池箱体防水性能智能优化方法，涉及深度学习技术领域，包括：从至少一个渠道收集电池箱体防水性能相关数据；对收集到的数据进行清洗，处理重复和缺失值；利用循环神经网络模型，对预处理后的数据进行自动特征提取；通过特征重要性评估算法对提取的特征进行选择；基于防水性能预测的需求和特点，构建深度神经网络模型；构建电池箱体的虚拟模型；构建基于物理信息的深度神经网络模型，将物理定律以损失函数的形式融入神经网络中；制定针对电池箱体防水性能的智能优化策略引入强化学习算法。通过构建电池箱体的虚拟模型，模拟实际工况下的防水性能，搜索设计参数的全局最优解，提高优化效率。