基于热池物理神经网络模型的新能源汽车热池标定方法

本发明涉及基于物理神经网络模型的新能源汽车热池标定方法，包括：基于热池横截面的传热与蓄热分布，将热池划分为多个传热单元，在每个传热单元部署一个温度传感器；将热池安装至汽车尾气管处，启动发动机，利用尾气余热加热热池，采集各温度传感器的数据构建数据集；搭建热池物理神经网络模型，利用数据集对热池物理神经网络模型进行训练与优化；在实车中部署若干个温度传感器，将若干个温度传感器采集的数据输入训练与优化好的热池物理神经网络模型中，得到标定好的热池温度模型。本发明通过引入相变材料的等效热容法和物理约束，能有效处理相变过程中的非线性热物性，显著提高热池温度标定的精度和效率，适用于新能源汽车的热管理系统优化。