CN115017652A - 一种发动机发热量预测方法、***及存储介质 - Google Patents

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昝建明
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Abstract

本发明公开了一种发动机发热量预测方法、***及存储介质，其包括如下步骤：S1，获取某车辆开发平台覆盖范围内历史车型的监测数据并将监测数据进行归一化处理，所述监测数据包括整车重量、风阻、内阻、电器功耗、电器件占空比、能量转换效率、变速器传动比、工况数据、发动机转速、发动机扭矩、进气流量、水流量、水阻；S2，构建回归算法模型，以S1获取的监测数据作为训练集、以发动机发热量作为输出项对回归算法模型进行学习训练，得到满足仿真精度要求的发热量预测模型；S3，以所述发热量预测模型对待测车型的发动机发热量进行预测评估。其能够快速准确地预测发动机发热量，降低开发成本，节约开发周期。

Description

一种发动机发热量预测方法、***及存储介质
技术领域
本发明涉及发动机性能预测，具体涉及发动机发热量预测方法、***及存储介质。
背景技术
汽车发动机热能主要分成三个部分：有效动力、排气热损失、冷却热损失，其中冷却热损失小部分用来保持发动机正常温度，另一部分需要冷却***进行散热，通过冷却***散出的热量即我们所说的发动机发热量。
发动机发热量是冷却***匹配的关键指标，传统的做法是根据发动机万有特性曲线通过外插值法获得，这种方式在匹配工况下的误差较大，甚至能达到30％，进而导致冷却***重新匹配。也有些公司通过建立发动机模型，进行模型标定后进行发动机发热量预测，但这种方式建模周期长、对标定数据输入过于依赖且标定周期至少需要两个月。另一方面各大主机厂都在开展平台化以降低成本，需要快速计算多款车型的发动机发热量以满足平台开发需要，因此，有必要研究一种快速预测发动机发热量的方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种发动机发热量预测方法、***及存储介质，其能够快速准确地预测发动机发热量，降低开发成本，节约开发周期。
本发明所述的发动机发热量预测方法，其包括如下步骤：
S1，获取某车辆开发平台覆盖范围内历史车型的监测数据并将监测数据进行归一化处理，所述监测数据包括整车重量、风阻、内阻、电器功耗、电器件占空比、能量转换效率、变速器传动比、工况数据、发动机转速、发动机扭矩、进气流量、水流量、水阻；
S2，构建回归算法模型，以S1获取的监测数据作为训练集、以发动机发热量作为输出项对回归算法模型进行学习训练，得到满足仿真精度要求的发热量预测模型；
S3，以所述发热量预测模型对待测车型的发动机发热量进行预测评估。
进一步，所述S1中的工况数据包括车速、环境温度、环境湿度、空调模式、日照。
进一步，所述回归算法模型为Linear Regression、Ridge、Lasso、Elastic Net中的一种。
进一步，所述S2中的仿真精度要求为105％≥δ≥97％，其中
Figure BDA0003722461100000011
一种实现上述发动机发热量预测方法的发动机发热量预测***，其特征在于，包括数据获取模块和数据处理模块，所述数据获取模块用于获取某车辆开发平台覆盖范围内历史车型的监测数据；所述数据处理模块用于将监测数据进行归一化处理并以获取的监测数据作为训练集、以发动机发热量作为输出项对回归算法模型进行学习训练。
一种存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上述的发动机发热量预测方法。
本发明以获取的监测数据作为训练集、以发动机发热量作为输出项对回归算法模型进行学习训练，得到满足仿真精度要求的发热量预测模型，具备处理信息量大、计算速度快的特点，基于数值模拟的利用回归算法预测发动机发热量的方法，提升了计算效率，省去大量数值模拟操作步骤及计算时间，且比单纯试验插值法精度高，有效提高了发动机发热量预测的准确率和效率，缩短了项目研发周期。并且后续可推广到行车过程中预测发动机发热量，建立整车运行状态的热管理策略优化***。
附图说明
图1是本发明所述发动机发热量预测方法的流程示意图；
图2是用Linear Regression构建回归算法模型得到的仿真结果与实测值的对比示意图；
图3是用Ridge构建回归算法模型得到的仿真结果与实测值的对比示意图；
图4是用Lasso构建回归算法模型得到的仿真结果与实测值的对比示意图；
图5是用Elastic Net构建回归算法模型得到的仿真结果与实测值的对比示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
参见图1，所示的发动机发热量预测方法，其包括如下步骤：
S1，获取某车辆开发平台覆盖范围内历史车型的监测数据并将监测数据进行归一化处理，所述监测数据包括整车重量、风阻、内阻、电器功耗、电器件占空比、能量转换效率、变速器传动比、工况数据、发动机转速、发动机扭矩、进气流量、水流量、水阻。所述工况数据包括车速、环境温度、环境湿度、空调模式、日照。
S2，构建回归算法模型，所述回归算法模型为Linear Regression、Ridge、Lasso、Elastic Net中的一种。以S1获取的监测数据作为训练集、以发动机发热量作为输出项对回归算法模型进行学习训练，得到满足仿真精度要求的发热量预测模型。
仿真精度通过行业调研、产品定位、发动机水温要求、产品性能偏差等多种维度综合限定，具体地，仿真精度要求为105％≥δ≥97％，其中
Figure BDA0003722461100000031
若发动机发热量预测值过小，则有可能导致冷却***重新匹配。
为了选择最优的回归算法模型，分别用Linear Regression、Ridge、Lasso、Elastic Net构建回归算法模型，再以S1获取的监测数据作为训练集、以发动机发热量作为输出项对回归算法模型进行学习训练，得到不同回归算法模型下的发动机发热量预测模型。
将不同工况下的监测数据输入发动机发热量预测模型，得到不同回归算法模型下的输出结果，参见图2至图5，Linear Regression和Ridge两种回归算法模型与实测值接近，精度分别为99.7％、98.7％，满足了仿真精度要求，其中Linear Regression是所述发热量预测的最佳算法。
S3，以所述发热量预测模型对待测车型的发动机发热量进行预测评估。
一种实现上述发动机发热量预测方法的发动机发热量预测***，其特征在于，包括数据获取模块和数据处理模块，所述数据获取模块用于获取某车辆开发平台覆盖范围内历史车型的监测数据；所述数据处理模块用于将监测数据进行归一化处理并以获取的监测数据作为训练集、以发动机发热量作为输出项对回归算法模型进行学习训练。
一种存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如上述的发动机发热量预测方法。
以上所述仅为本申请的较佳实施例而已，并不用以限制本申请，凡在本申请的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种发动机发热量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，获取某车辆开发平台覆盖范围内历史车型的监测数据并将监测数据进行归一化处理，所述监测数据包括整车重量、风阻、内阻、电器功耗、电器件占空比、能量转换效率、变速器传动比、工况数据、发动机转速、发动机扭矩、进气流量、水流量、水阻；
S2，构建回归算法模型，以S1获取的监测数据作为训练集、以发动机发热量作为输出项对回归算法模型进行学习训练，得到满足仿真精度要求的发热量预测模型；
S3，以所述发热量预测模型对待测车型的发动机发热量进行预测评估。
2.根据权利要求1所述的发动机发热量预测方法，其特征在于：所述S1中的工况数据包括车速、环境温度、环境湿度、空调模式、日照。
3.根据权利要求1或2所述的发动机发热量预测方法，其特征在于：所述回归算法模型为Linear Regression、Ridge、Lasso、Elastic Net中的一种。
4.根据权利要求1或2所述的发动机发热量预测方法，其特征在于：所述S2中的仿真精度要求为105％≥δ≥97％，其中
Figure FDA0003722461090000011
5.一种实现权利要求1～4任一项所述发动机发热量预测方法的发动机发热量预测***，其特征在于，包括数据获取模块和数据处理模块，所述数据获取模块用于获取某车辆开发平台覆盖范围内历史车型的监测数据；所述数据处理模块用于将监测数据进行归一化处理并以获取的监测数据作为训练集、以发动机发热量作为输出项对回归算法模型进行学习训练。
6.一种存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～4任意一项所述的发动机发热量预测方法。
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