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申请/专利权人：中汽数据(天津)有限公司
摘要：本发明涉及电数字处理技术领域，公开了一种基于大数据的整车性能指标优化方法、设备和存储介质。该方法获取目标车型的多个初始设计参数和所在目标地域，确定各环境工况的分布概率。根据所述初始设计参数生成多组解集，将所述多组解集输入到遗传算法中，通过最大化适应度函数，以对多组解集进行更新和筛选；当满足遗传算法的终止条件时，确定当前解集以及所述目标车型应用所述当前解集的各性能指标。本发明实现整车性能指标优化的高效、准确和低成本，解决了整车指标设计中的多目标优化问题。
主权项：1.一种基于大数据的整车性能指标优化方法，其特征在于，包括：S110、获取目标车型的多个初始设计参数和所在目标地域；S120、根据所述目标地域确定各环境工况的分布概率；S130、根据所述初始设计参数生成多组解集，将所述多组解集输入到遗传算法中，通过最大化适应度函数，以对多组解集进行更新和筛选；其中，所述遗传算法的适应度函数如下： 其中，代表第i个性能指标在第j个环境工况下的权重；代表所述目标车型在第j个环境工况下应用每组解集x的第i个性能指标；代表所述目标地域中第j个环境工况的分布概率； 的确定方法包括：将每组解集和任一环境工况输入到基于深度学习的预测模型中，得到所述目标车型在所述任一环境工况下应用所述每组解集的多个性能指标；其中，所述基于深度学习的预测模型通过样本和标签预先训练得到，所述样本包括设计参数和环境工况样本，所述标签包括车型在所述样本下的多个性能指标； 的确定方法如下：根据各环境工况对各性能指标的影响程度，确定第i个性能指标在第j个环境工况下的权重；所述多个性能指标包括能耗的倒数、续航和动力性；所述各环境工况包括不同温度与不同海拔的结合的工况；S140、当满足遗传算法的终止条件时，确定当前解集以及所述目标车型应用所述当前解集的各性能指标；其中所述当前解集包括多个设计参数。
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