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[发明 ] 一种基于动模态分解结果控制风振噪声的横杆布置方法 - CN202311449774.8;CN117421826A
审中

申请人：重庆大学 - 申请日：2023-11-02 - 主分类号：G06F30/15
摘要:一种基于动模态分解结果控制风振噪声的横杆布置方法，包括以下步骤：1)获取车窗内与风振噪声相关的压力、速度脉动信息，并确定涡旋的移动轨迹；2)绘制出湍动能方程中速度扩散项的流向估计曲线；3)根据涡旋的移动轨迹和速度扩散项的流向估计曲线，确定横杆的布置位置。本发明通过动模态解耦法解耦的风振噪声中的压力和速度脉动信息，确定了利用横杆有效控制风振噪声的方法，有效改善了车窗内涡旋的挤压状态。所述横杆布置方法能有效打散大压力团和大涡旋为更小、更多的涡旋和压力团，破坏了涡旋与压力团的一致运动，抑制了能量在车窗内的脉动，进而抑制了汽车风振噪声，不仅优化了用户体验，也规避了通过工程经验布置横杆的局限。

[发明 ] 一种电动汽车电池包托底等效应力计算与预测方法 - CN202311173261.9;CN117216987A
审中

申请人：重庆大学 - 申请日：2023-09-12 - 主分类号：G06F30/20
摘要:本发明公开一种电动汽车电池包托底等效应力计算与预测方法，包括以下步骤：1)建立电池包系统有限元模型及电池包系统底部撞击障碍物仿效模型；2)测试电池包系统有限元模型在相关仿真参数组合下的下壳体应力响应；3)修改相关仿真参数组合，并返回步骤2)，直至获取电池包系统有限元模型在不同相关仿真参数组合下的下壳体应力响应；4)以相关仿真参数组合和对应的下壳体应力响应构建训练数据对；5)采用多个训练数据对训练机器学习模型，得到电池包系统下壳体应力预测模型；6)利用电池包系统下壳体应力预测模型对相关仿真参数组合下的电池包系统下壳体应力响应进行预测。本发明具备高精度预测电池包系统底部撞击应力响应的特征。

[发明 ] 一种电动汽车电池包托底形变计算与预测方法 - CN202311173283.5;CN117216988A
审中

申请人：重庆大学 - 申请日：2023-09-12 - 主分类号：G06F30/20
摘要:本发明公开一种电动汽车电池包托底形变计算与预测方法，包括以下步骤：1)建立电池包系统有限元模型及电池包系统底部撞击障碍物仿效模型；2)测试不同底部撞击工况下，电池包系统有限元模型在相关仿真参数组合下的下壳体形变垂向位移；3)以相关仿真参数组合和对应的下壳体形变垂向位移构建训练数据对；4)采用多个训练数据对训练机器学习模型，得到电池包系统下壳体形变垂向位移预测模型；5)通过电池包系统下壳体形变垂向位移预测模型对相关仿真参数组合下的电池包系统下壳体形变垂向位移进行预测。本发明具备高精度预测电池包系统底部撞击机械响应的特征。

[发明 ] 一种用于电动汽车无线充电的轻薄型发射装置 - CN202311106187.9;CN117154960A
审中

申请人：广西电网有限责任公司电力科学研究院, 重庆大学 - 申请日：2023-08-30 - 主分类号：H02J50/10
摘要:本发明公开了一种用于电动汽车无线充电的轻薄型发射装置，属于电动汽车无线充电技术领域，通过在线圈槽板的一面按不同深度分层叠合开设有发射线槽和通讯线槽，发射线槽和通讯线槽中对应绕制有能量发射线圈和通讯线圈，线圈槽板的板面上靠近其一组对称的边缘分别顺向开设两个过线槽口，线圈槽板上设置有四个按照2×2排列的异物检测线圈模块，四个异物检测线圈模块的引出线分别穿过四个过线槽口与四个异物检测电路连接利用线圈槽板将多组线圈叠合安装使无线充电发射装置变得更薄，以解决多组线圈叠合使用使电动汽车无线充电发射装置过厚影响汽车停放充电的问题。

[发明 ] 智能网联汽车电机系统故障模式影响分析方法及系统 - CN202311099701.0;CN117151465A
审中

申请人：重庆大学 - 申请日：2023-08-29 - 主分类号：G06Q10/0635
摘要:本发明提供智能网联汽车电机系统故障模式影响分析方法及系统。包括：获取E位专家分别对N种故障模式的3个风险因子的原始评估等级；确定每种故障模式每个风险因子的融合评估值；利用3个风险因子的融合评估值确定每种故障模式的风险优先数；对风险优先数进行排序；基于第n种故障模式第j个风险因子的原始评估相差等级对每位专家的评估等级进行相应扩级处理，获得专家重构评估值概率分配；对E位专家的专家重构评估值概率分配进行数据融合重构处理，获得第j个风险因子的融合评估值。基于原始评估相差等级进行相应扩级处理，获得专家重构评估值概率分配，降低证据冲突程度，解决重复值过多问题，提升智能网联汽车电机系统故障模式分析的准确性。

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[发明 ] 一种电动汽车电池包托底等效应力计算与预测方法 - CN202311173261.9;CN117216987A
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