[发明专利]一种基于深度强化学习的混动汽车热管理策略生成方法在审
| 申请号： | 202211169837.X | 申请日： | 2022-09-22 |
| 公开（公告）号： | CN115840987A | 公开（公告）日： | 2023-03-24 |
| 发明（设计）人： | 袁晓红;孙卓松;周建刚;苏楚奇;汪怡平;刘珣 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/15 | 分类号： | G06F30/15;G06F30/27;G06F111/10;G06F119/08 |
| 代理公司： | 武汉市首臻知识产权代理有限公司 42229 | 代理人： | 朱迪 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 一种基于深度强化学习的混动汽车热管理策略生成方法,包括以下步骤：S1：获取混动汽车的车辆信息和状态信息；S2：搭建混合动力汽车仿真模型：建立整车能量模型；在Simulink中建立整车动力模型，在GT‑SUITE中搭建热管理系统模型，将整车动力系统模型与热管理系统模型在simulink中进行耦合得到整车能量模型；S3：利用深度强化学习算法构建混动汽车热管理策略，求解包含燃油经济性，电池效率及电池散热量等多目标优化问题，从而得到最优热管理策略。本设计不仅能够构建整车的能量模型、实现车辆的温度变化过程的模拟，而且应性强、能够适应不同车型的策略生成需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 汽车 管理 策略 生成 方法 | ||
【主权项】：
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