CN109359371A - 一种电池箱的轻量化实现方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种电池箱的轻量化实现方法和装置，该方法包括：确定电池箱的响应面近似模型；根据响应面近似模型进行质量优化计算，得到符合预设的质量轻化验证标准的计算结果作为电池箱的质量。通过该实施例方案，采用了响应面近似模型进行质量优化计算，缩短了电池箱的优化设计周期，提高了优化设计效率。

Description

一种电池箱的轻量化实现方法和装置

技术领域

本发明实施例涉及电池箱设计技术，尤指一种电池箱的轻量化实现方法和装置。

背景技术

在电动汽车动力电池箱的结构设计问题的研究中，基于CAE软件的电池箱结构优化设计是通常采用的方法。CAE(Computer Aided Engineering):计算机辅助工程，是一种利用计算机软件和硬件进行建模和计算分析的手段。常见的CAE方法有：有限元方法(Finite Element Method)、有限体积法(Finite Volume Method)和有限差分法(FiniteDifferential Method)。

基于CAE(Computer Aided Engineering:计算机辅助工程)软件的电池箱结构轻量化设计，一次优化过程需要进行上千次CAE建模和计算；每次计算都要改变设计对象的变量参数，重新调用有限元模型进行分析计算后，获得目标函数和约束函数的设计响应值。

一般一次CAE调用需要1-5个小时的时间，那么上千次的调用需要1000-5000个小时，直接调用CAE耗费的时间和软硬件成本太高。

另外，基于CAE软件的电池箱结构轻量化设计是一个反复迭代的过程，上千次的迭代中收敛性和稳定性是一个问题。因为不收敛和不稳定导致的设计出错，会严重影响优化设计的效率。

发明内容

本发明实施例提供了一种电池箱的轻量化实现方法和装置，能够缩短电池箱设计周期，提高设计效率。

于本发明的一个实施例中，提供了：

(1)一种电池箱的轻量化实现方法，所述方法包括：

确定电池箱的响应面近似模型；

根据所述响应面近似模型进行质量优化计算，以得到符合预设的质量轻化验证标准的计算结果，将所述计算结果作为所述电池箱的质量。

于本发明的一个或多个实施方式中，提供了：

(2)根据(1)所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述确定电池箱的响应面近似模型包括：

构建所述电池箱的有限元模型，并从所述有限元模型中确定出设计对象及所述设计对象的变量参数；

根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定所述电池箱的响应面近似模型。

(3)根据(2)所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定所述电池箱的响应面近似模型包括：

根据正交试验设计方法，选择所述设计对象的变量参数的部分组合作为采样点，基于所述有限元模型计算所述采样点对应的电池箱的第一质量；

根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型。

(4)根据(3)所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述根据正交试验设计方法，选择所述设计对象的变量参数的部分组合作为采样点可以包括：

获取n个设计对象中每个设计对象的m个变量参数；其中，n和m均为正整数；

根据所述正交试验设计方法，从关于所述n个设计对象的变量参数的mⁿ个组合中选取至少n×(m-1)+1个组合，作为所述采样点。

(5)根据(3)所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型可以包括：

将作为所述采样点的所述设计对象的变量参数组合及对应的所述第一质量代入所述响应面近似模型的预设关系式中，计算出所述响应面近似模型关系式中的未知系数；

将计算出的所述未知系数的数值代入所述预设关系式中，获取电池箱的响应面近似模型；

其中，所述响应面近似模型为以所述电池箱的质量为因变量，所述设计对象为自变量的关系式。

(6)根据(3)-(5)任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，所述根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型之前，还可以包括：预先根据所述电池箱的每个连接位置的自由度模拟出所述预设关系式；其中，所述自由度越高，模拟出的所述预设关系式的阶数越高；所述预设关系式的阶数等于所述响应面近似模型的阶数。

(7)根据(1)-(5)任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述响应面近似模型可以包括以下任意一种模型；

第一阶响应面近似模型：

第二阶响应面近似模型：

第三阶响应面近似模型：

第四阶响应面近似模型：

其中，y为所述电池箱的质量；x为任意一种设计对象的变量参数；a、b、c、d、e、f为预设的计算系数；t为所采样的设计对象的总个数，t为大于1的整数；i为所述设计对象和所述变量参数形成的矩阵的行数，j为所述矩阵的列数，i、j为大于1，小于t的整数。

(8)根据(2)-(5)任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，在所述根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定所述电池箱的响应面近似模型之后，所述根据所述响应面近似模型进行质量优化计算之前，还可以包括：对所述响应面近似模型的精度进行验证，并在所述响应面近似模型的精度符合要求时，根据所述响应面近似模型进行所述质量优化计算。

(9)根据(8)所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述对所述响应面近似模型的精度进行验证可以包括：

选择不同于所述采样点的所述设计对象的变量参数的部分组合作为新的采样点，根据所述有限元模型和所述响应面近似模型分别计算所述新的采样点对应的电池箱的质量，将两种方式计算出的电池箱的质量的相似度作为所述响应面近似模型的第一精度；验证所述第一精度是否符合预设的精度要求。

(10)根据(9)所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述对所述响应面近似模型的精度进行验证还可以包括：

根据所述响应面近似模型和预设的误差评估算法计算所述电池箱的振动频率的误差值，作为第二精度；

验证所述第二精度是否符合预设的精度要求。

(11)根据(10)所述的电池箱的轻量化实现方法，还可以包括：根据所述第一精度和所述第二精度中的任意一个或多个对所述响应面近似模型的精度进行验证。

(12)根据(10)所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述根据所述响应面近似模型和预设的误差评估算法计算所述电池箱的振动频率的误差值包括：

根据每一个所述新的采样点创建出相应的电池箱碰撞模型，根据所述碰撞模型进行电池箱的碰撞仿真，获取每一个电池箱碰撞模型的振动频率；

根据每一个电池箱碰撞模型的振动频率和所述误差评估算法，计算与所述响应面近似模型对应的振动频率的误差值。

(13)根据(10)或(12)所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述误差评估算法可以包括：相对平均偏差算法和/或相对平均绝对误差算法；所述误差值包括：相对平均偏差值R²和/或相对平均绝对误差值RAAE。

(14)根据(2)-(5)任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述根据所述响应面近似模型进行质量优化计算可以包括：

根据预设的优化算法对采样获得的设计对象的变量参数组合进行优化筛选；

采用每一组优化刷选后的设计对象的变量参数组合和所述响应面近似模型进行质量优化计算。

(15)根据(14)所述的电池箱的轻量化实现方法，所述采用每一组优化刷选后的设计对象的变量参数组合和所述响应面近似模型进行质量优化计算后，还可以包括：

根据所述质量轻化验证标准对计算出的所述电池箱的质量进行验证；

当验证结果为所述质量符合所述质量轻化验证标准的要求时，将所述质量作为轻量化后的电池箱的质量。

(16)根据(15)所述的电池箱的轻量化实现方法，还可以包括：

当验证结果为所述质量不符合所述质量轻化验证标准的要求时，对所述电池箱的设计对象和/或设计对象的变量参数进行调整，并重新执行所述电池箱的轻量化实现方法。

(17)根据(1)-(5)任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述质量轻化验证标准包括以下任意一种或多种：

与当前使用的电池箱的质量相比，质量轻化后的电池箱的质量减小幅度小于或等于50％；

所述电池箱的振动频率大于所述电池箱的载体的共振频率。

(18)根据(2)-(5)任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，其中，所述设计对象可以包括以下任意一种或多种：所述电池箱的面板和横梁；所述面板至少可以包括以下一种或多种：底板、挡板、进气板、出气板和盖板；

所述变量参数可以包括：所述设计对象的厚度值。

于本发明的另一个实施例中，提供了：

(19)一种电池箱的轻量化实现装置，包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，其中，当所述指令被所述处理器执行时，实现上述任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法。

本发明实施例方案至少包括以下技术效果：

1、本发明实施例的电池箱的轻量化实现方法包括：确定所述电池箱的响应面近似模型；根据所述响应面近似模型进行质量优化计算，得到符合预设的质量轻化验证标准的计算结果作为所述电池箱的质量。通过该实施例方案，采用了响应面近似模型进行质量优化计算，缩短了电池箱的优化设计周期，提高了优化设计效率。

2、本发明实施例的所述根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定所述电池箱的响应面近似模型包括：根据正交试验设计方法，选择所述设计对象的变量参数的部分组合作为采样点，基于所述有限元模型计算所述采样点对应的电池箱的第一质量；根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型。通过该实施例方案，采用了正交试验设计方法进行采样来确定响应面近似模型，使得获得的采样点更优，并进一步缩短了电池箱的优化设计周期，提高了优化设计效率。

3、本发明实施例的根据正交试验设计方法选择所述设计对象的变量参数的部分组合作为采样点可以包括：获取n个设计对象中每个设计对象的m个变量参数；其中，n和m均为正整数；根据所述正交试验设计方法，从关于所述n个设计对象的变量参数的mⁿ个组合中选取至少n×(m-1)+1个组合，作为所述采样点。通过该实施例方案，减少并优化了采样点的数量，减少了实验次数，从而缩短了优化周期。

4、本发明实施例的根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型可以包括：将作为所述采样点的所述设计对象的变量参数组合及对应的所述第一质量代入所述响应面近似模型的预设关系式中，计算出所述响应面近似模型关系式中的未知系数；将计算出的所述未知系数的数值代入所述预设关系式中，获取电池箱的响应面近似模型；其中，所述响应面近似模型为以所述电池箱的质量为因变量，所述设计对象为自变量的关系式。该实施例方案，原理简单，易于实施，为获取电池箱的响应面近似模型提供了技术基础。

5、本发明实施例中所述根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型之前，还可以包括：预先根据所述电池箱的每个连接位置的自由度模拟出所述预设关系式；其中，所述自由度越高，模拟出的所述预设关系式的阶数越高；所述预设关系式的阶数等于所述响应面近似模型的阶数。通过该实施例方案，实现了以电池箱的几何结构要求和电池箱和其载体之间的每个连接位置的自由度限制作为约束条件来进行质量优化，提高了优化精度，使得质量优化结果更能适应实际应用环境。

6、本发明实施例中对所述响应面近似模型的精度进行验证可以包括：选择不同于所述采样点的所述设计对象的变量参数的部分组合作为新的采样点，根据所述有限元模型和所述响应面近似模型分别计算所述新的采样点对应的电池箱的质量，将两种方式计算出的电池箱的质量的相似度作为所述响应面近似模型的第一精度；验证所述第一精度是否符合预设的精度要求。所述对所述响应面近似模型的精度进行验证还可以包括：根据所述响应面近似模型和预设的误差评估算法计算所述电池箱的振动频率的误差值，作为第二精度；验证所述第二精度是否符合预设的精度要求。通过该实施例方案，可以对响应面近似模型进行双重精度验证，保证了拟合出的响应面近似模型的与实际电池箱结构的匹配程度，从而提高了响应面近似模型的质量计算精度，进一步提高了质量优化精度。

7、本发明实施例中根据所述响应面近似模型和预设的误差评估算法计算所述电池箱的振动频率的误差值可以包括：根据每一个所述新的采样点创建出相应的电池箱碰撞模型，根据所述碰撞模型进行电池箱的碰撞仿真，获取每一个电池箱碰撞模型的振动频率；根据每一个电池箱碰撞模型的振动频率和所述误差评估算法，计算与所述响应面近似模型对应的振动频率的误差值。通过该实施例方案，有效验证了拟合出的响应面近似模型的各阶模态是否与实际电池箱模型的连接结构及自由度状态相匹配。

8、本发明实施例中根据所述响应面近似模型进行质量优化计算可以包括：根据预设的优化算法对采样获得的设计对象的变量参数组合进行优化筛选；采用每一组优化刷选后的设计对象的变量参数组合和所述响应面近似模型进行质量优化计算。通过该实施例方案，实现了对采样获得的设计对象的变量参数组合的进一步优化、筛选，进一步提高了计算效率和计算精度。

9、本发明实施例中所述采用每一组优化刷选后的设计对象的变量参数组合和所述响应面近似模型进行质量优化计算后，还可以包括：根据所述质量轻化验证标准对计算出的所述电池箱的质量进行验证；当验证结果为所述质量符合所述质量轻化验证标准的要求时，将所述质量作为轻量化后的电池箱的质量；当验证结果为所述质量不符合所述质量轻化验证标准的要求时，对所述电池箱的设计对象和/或设计对象的变量参数进行调整，并重新执行所述电池箱的轻量化实现方法。通过该实施例方案，以预设的质量轻化验证标准作为质量优化目标，对筛选出的变量参数组合计算出的质量做进一步验证，保证了质量优化效果。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。

图1为本发明实施例的电池箱的轻量化实现方法流程图；

图2为本发明实施例的确定电池箱的响应面近似模型的方法流程图；

图3为本发明实施例的电池箱的有限元模型示意图；

图4为本发明实施例的根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定电池箱的响应面近似模型的方法流程图；

图5为本发明实施例的根据正交试验设计方法选择设计对象的变量参数的部分组合作为采样点的方法流程图；

图6为本发明实施例的根据所述采样点及其对应的第一质量确定电池箱的响应面近似模型的方法流程图；

图7为本发明实施例的根据响应面近似模型和预设的误差评估算法计算电池箱的振动频率的误差值的方法流程图；

图8为本发明实施例的根据响应面近似模型进行质量优化计算的方法流程图；

图9为本发明实施例的电池组示意图；

图10为本发明实施例的电池箱的轻量化实现装置组成框图。

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明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。

在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

实施例一

一种电池箱的轻量化实现方法，如图1所示，所述方法可以包括S101-S102：

S101、确定所述电池箱的响应面近似模型。

在本发明实施例中，如图2所示，所述确定电池箱的响应面近似模型可以包括S201-S202：

S201、构建电池箱的有限元模型，并从所述有限元模型中确定出多个设计对象及所述设计对象的变量参数。

在本发明实施例中，可以采用但不限于CATIA(computer aided three-dimensional interactive application计算机辅助三维交互应用)建立电池箱的CAD曲面和实体，采用但不限于ANSYS划分网格。ANSYS软件是美国ANSYS公司研制的大型通用有限元分析(FEA)软件，是世界范围内增长最快的计算机辅助工程(CAE)软件，能与多数计算机辅助设计(CAD，computer Aided design)软件接口，实现数据的共享和交换。如图3所示，为建立的电池箱的有限元模型示意图。

在本发明实施例中，电池包采用电池单体由电池组串联组成，电池包内设有电池管理系统、电池热管理系统，可有效保护电池包安全。电池包设置在载体(如车辆)上时，通常装载在电池箱内，电池箱体是携带和保护锂离子动力电池组的关键和独立部件。电池箱需要高机械性能以保证其安全性、可靠性和耐久性。

在本发明实施例中，电池箱通常是由面板、横梁等组件组成，想要对电池箱进行轻量化设计，可以对各个面板、横梁等的质量进行优化，从而达到电池箱整体质量优化的目的。因此，电池箱的设计对象可以包括但不限于以下任意一种或多种：所述电池箱的面板和横梁；所述面板至少可以包括以下一种或多种：底板、挡板、进气板、出气板和盖板。

在本发明实施例中，由于电池箱通常设置在载体的特定空间内，对于大小尺寸有一定的限制，因此单纯的从长、宽、高等尺寸上进行优化已经没有多少设计空间，由于面板、横梁等组件的厚度也是决定其质量的关键因素，因此可以从设计对象的厚度值下手进行轻量化设计。因此，上述任意设计对象的变量参数可以包括但不限于：所述设计对象的厚度值。

在本发明实施例中，如表1所示，为电池箱的设计对象实施例信息：

表1

在本发明实施例中，可以选择电池箱的5个面板(X1-X5)和2个横梁(X6和X7)作为设计对象，将其厚度作为相应的变量参数进行质量轻化设计。

在本发明实施例中，所述设计对象的厚度值可以包括：0.5-1.5mm。

S202、根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定所述电池箱的响应面近似模型。

在本发明实施例中，如图4所示，所述根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定所述电池箱的响应面近似模型可以包括S301-S302：

S301、根据正交试验设计方法，选择所述设计对象的变量参数的部分组合作为采样点，基于所述有限元模型计算所述采样点对应的电池箱的第一质量。

在本发明实施例中，正交试验设计(Orthogonal experimental design)是研究多因素多水平的又一种设计方法，它是根据正交性从全面试验中挑选出部分有代表性的点进行试验，这些有代表性的点具备了“均匀分散，齐整可比”的特点，正交试验设计是分式析因设计的主要方法，是一种高效率、快速、经济的实验设计方法。日本著名的统计学家田口玄一将正交试验选择的水平组合列成表格，称为正交表。正交表具有两条性质：(1)每一列中各数字出现的次数都一样多；(2)任何两列所构成的各有序数对出现的次数都一样多；所以称之谓正交表。

在本发明实施例中，可以按照正交表来进行虚拟试验采样。正交表是数学工作者为了方便设计人员选取设计样本点，挑选出具有代表性的因素、水平的搭配关系，而拟定出来的满足正交试验设计条件的设计表格。

在本发明实施例中，如图5所示，所述根据正交试验设计方法，选择所述设计对象的变量参数的部分组合作为采样点可以包括S401-S402：

S401、获取n个设计对象中每个设计对象的m个变量参数；其中，n和m均为正整数；

S402、根据所述正交试验设计方法，从关于所述n个设计对象的变量参数的mⁿ个组合中选取至少n×(m-1)+1个组合，作为所述采样点。

在本发明实施例中，对于上述的7个设计对象，如果每个设计对象选择出4个厚度值作为实验数据，则7个设计对象对应的厚度值进行组合后可以获得4⁷个组合，按全面实验要求，如果针对每一个组合进行一次实验，则需要进行4⁷次实验，显然工作量非常大。如果采用正交试验设计方法，则依据“均匀分散，齐整可比”的原则，最少只需从mⁿ个组合中选取n×(m-1)+1个组合进行实验，即最小是7*(4-1)+1＝22个采样点，显然大大减少了工作量。

在本发明实施例中，可以采用iSIGHT软件的正交试验设计模块来实现上述的正交试验设计方法。

S302、根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型。

在本发明实施例中，已知采用当前的有限元模型直接进行质量优化时，一次优化过程需要进行上千次CAE建模和计算；每次计算都要改变设计对象的变量参数，重新调用有限元模型进行分析计算后，获得目标函数和约束函数的设计响应值。一般一次CAE调用需要1-5个小时的时间，那么上千次的调用需要1000-5000个小时，时间成本太高。为了解决这一问题，本发明实施例可以考虑通过拟合出电池箱有限元模型的响应面近似模型，直接调用该响应面近似模型进行每一次的优化计算，可以大大缩短计算时间，对于上千次的计算一般可以缩短到100小时以内，大大提高了优化效率。

在本发明实施例中，为了实现通过响应面近似模型进行质量优化计算，需要预先拟合出电池箱的响应面近似模型。

在本发明实施例中，如图6所示，所述根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型可以包括S501-S502：

S501、将作为所述采样点的所述设计对象的变量参数组合及对应的所述第一质量代入所述响应面近似模型的预设关系式中，计算出所述响应面近似模型关系式中的未知系数。

在本发明实施例中，在根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型之前，所述方法还可以包括：预先根据所述电池箱的每个连接位置的自由度模拟出所述预设关系式；其中，所述自由度越高，模拟出的所述预设关系式的阶数越高；所述预设关系式的阶数等于所述响应面近似模型的阶数；所述预设关系式的阶数即模拟出的所述预设关系式的自变量的最高次幂的值。

在本发明实施例中，由于电池箱的几何结构要求和电池箱与载体之间的每个连接位置的自由度限制直接影响着电池箱的模态，因此，可以根据电池箱的不同的几何结构和/或不同的自由度来模拟出一个活多个预设关系式，分别反映电池箱的不同模态。该不同模态是指当电池箱所在载体发生振动或晃动时，该电池箱的运动形态，如，以连接点(电池箱与载体之间的连接点)为中心首尾大幅度振动(靠少数几个连接点连接时)、全方位摆动(靠一个连接点连接时)、轻微上下振动(靠较多的连接点连接时)等。一般所述预设关系式的自变量的最高次幂的值越高反映出的电池箱的模态越复杂，具体地，可以根据实际电池箱的几何结构要求和电池箱与载体之间的每个连接位置的自由度来模拟出相应次幂的关系式，以准确反映电池箱的模态。

在本发明实施例中，该预设关系式可以根据经验来模拟，并且对于具体模拟出的关系式不做限制，可以是任何形式的能够反映电池箱模态的关系式。

在本发明实施例中，模拟出的一阶关系式可以包括：

二阶关系式可以包括：

三阶关系式可以包括：

四阶关系式可以包括：

其中，y可以为所述电池箱的质量；x为任意一种设计对象的变量参数；a、b、c、d、e、f为预设的计算系数；t为所采样的设计对象的总个数，t为大于1的整数；i为所述设计对象和所述变量参数形成的矩阵的行数，j为所述矩阵的列数，i、j为大于1，小于t的整数。

在本发明实施例中，还可以模拟出更高阶的关系式，如，五阶、六阶……等等，具体阶数可以根据具体的电池箱的几何结构要求和/或电池箱与载体之间的每个连接位置的自由度来确定。另外，需要说明的是，对于每一种结构或自由度的电池箱模拟出的关系式均可以是一阶、二阶……等中的任意一种，并不限定于每种结构的电池箱必须采用哪一阶关系式，采用的关系式的阶数不同，区别仅在于精度不同，但均可以应用。

S502、将计算出的所述未知系数的数值代入所述预设关系式中，获取电池箱的响应面近似模型；其中，所述响应面近似模型为以所述电池箱的质量为因变量，所述设计对象为自变量的关系式。

在本发明实施例中，通过前述的步骤S401和S402已经根据正交试验设计方法选择出每个设计对象的变量参数的部分组合作为采样点，并基于有限元模型计算这些采样点对应的电池箱的第一质量。因此，可以将该第一质量和相应的设计对象的变量参数带入上述拟合出的关系式中，求出关系式中的未知系数，如a、b、c、d、e、f等，将计算出的这些未知系数代回入预设关系式中，获取包含自变量和应变量的完整关系式，便可以作为电池箱的响应面近似模型。

在本发明实施例中，所述响应面近似模型可以包括以下任意一种模型；

第一阶响应面近似模型：

第二阶响应面近似模型：

第三阶响应面近似模型：

第四阶响应面近似模型：

其中，y为所述电池箱的质量；x为任意一种设计对象的变量参数；a、b、c、d、e、f为预设的计算系数；t为所采样的设计对象的总个数，t为大于1的整数；i为所述设计对象和所述变量参数形成的矩阵的行数，j为所述矩阵的列数，i、j为大于1，小于t的整数。

在本发明实施例中，在所述根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定所述电池箱的响应面近似模型之后，所述根据所述响应面近似模型进行质量优化计算之前，还可以包括：对所述响应面近似模型的精度进行验证，并在所述响应面近似模型的精度符合要求时，根据所述响应面近似模型进行所述质量优化计算。

在本发明实施例中，通过上述方案获取响应面近似模型以后，不确定该响应面近似模型是否合理和准确，即是否能够准确反映电池箱的实际模态，因此，在应用该响应面近似模型之前可以对该响应面近似模型的精度进行验证。

在本发明实施例中，所述对所述响应面近似模型的精度进行验证可以包括：

选择不同于所述采样点的所述设计对象的变量参数的部分组合作为新的采样点，根据所述有限元模型和所述响应面近似模型分别计算所述新的采样点对应的电池箱的质量，将两种方式计算出的电池箱的质量的相似度作为所述响应面近似模型的第一精度；验证所述第一精度是否符合预设的精度要求。

在本发明实施例中，可以通过质量比较的方法来验证响应面模型的精度，即重新选择采样点，并根据新的采样点，分别利用电池箱的有限元模型和响应面近似模型计算电池箱质量，并比较计算出的两个质量是否一致，具体地，可以是比较两个质量的相似度，如果两个质量的相似度达到了预设的精度要求可以确定该响应面近似模型的精度验证通过，如果两个质量的相似度未达到了预设的精度要求可以确定该响应面近似模型的精度验证未通过。

在本发明实施例中，所述预设的精度要求可以包括：所述第一精度大于或等于90％。即，如果两个质量的相似度大于或等于90％则可以确定该响应面近似模型的精度验证通过，该响应面近似模型足够精确，如果两个质量的相似度小于90％则可以确定该响应面近似模型的精度验证未通过，该响应面近似模型不够精确。

在本发明实施例中，所述对所述响应面近似模型的精度进行验证还可以包括：

根据所述响应面近似模型和预设的误差评估算法计算所述电池箱的振动频率的误差值，作为第二精度；验证所述第二精度是否符合预设的精度要求。

在本发明实施例中，通过电池箱的振动频率的误差值来验证响应面近似模型的精度，可以更直接地检验出根据模拟出的响应面近似模型获取的电池箱在进行碰撞过程中其振动频率是否符合实际振动情况和振动频率的相关要求，从而达到精度验证的目的。

在本发明实施例中，如图7所示，所述根据所述响应面近似模型和预设的误差评估算法计算所述电池箱的振动频率的误差值可以包括S601-S602：

S601、根据每一个所述新的采样点创建出相应的电池箱碰撞模型，根据所述碰撞模型进行电池箱的碰撞仿真，获取每一个电池箱碰撞模型的振动频率；

S602、根据每一个电池箱碰撞模型的振动频率和所述误差评估算法，计算与所述响应面近似模型对应的振动频率的误差值。

在本发明实施例中，所述误差评估算法可以包括：相对平均偏差算法和/或相对平均绝对误差算法；所述误差值可以包括：相对平均偏差值R2和/或相对平均绝对误差值RAAE。

在本发明实施例中，所述预设的精度要求还可以包括：当所述误差评估算法为相对平均偏差算法时，所述第二精度大于或等于90％。

在本发明实施例中，表2给出了前4阶模态及不同近似面相应模型的计算精度评估结果。因为电池箱的质量遵循与面板厚度的线性关系，因此可以采用1阶RSM(响应曲面法)近似模型(即响应面近似模型)来模拟电池箱的质量。

表2

响应面近似模型	R2	RAAE
			1阶RSM	0.9456	0.1805
2阶RSM	0.9912	0.0803
			3阶RSM	0.9865	0.0936
4阶RSM	0.9869	0.0926

在本发明实施例中，第二精度的评估可以采用预设软件完成，例如，包括但不限于：iSIGHT软件。

在本发明实施例中，还可以包括：根据所述第一精度和所述第二精度中的任意一个或多个对所述响应面近似模型的精度进行验证。

在本发明实施例中，可以仅通过计算第一精度，并验证第一精度是否符合预设的精度要求来验证所述响应面近似模型的精度，也可以仅通过计算第二精度，并验证第二精度是否符合预设的精度要求来验证所述响应面近似模型的精度，还可以将验证第一精度和第二精度相结合，来验证所述响应面近似模型的精度，对于验证所述响应面近似模型的精度的具体实施方式不做限制。

在本发明实施例中，仅在对电池箱质量进行初次优化时，在确定所述电池箱的响应面近似模型时，可以根据上述内容确定出一个较优的响应面近似模型，在后续再次对电池箱质量进行优化时，可以直接调用前期已经获得的响应面近似模型，也可以根据上述内容重新确定出一个响应面近似模型，对于确定所述电池箱的响应面近似模型时具体实施方式不做详细限定，可以根据具体情况自行定义。

S102、根据所述响应面近似模型进行质量优化计算，得到符合预设的质量轻化验证标准的计算结果作为所述电池箱的质量。

在本发明实施例中，通过步骤S101获取符合要求的响应面近似模型以后，便可以根据该响应面近似模型进行质量优化计算了。

在本发明实施例中，如图8所示，所述根据所述响应面近似模型进行质量优化计算可以包括S701-S702：

S701、根据预设的优化算法对采样获得的设计对象的变量参数组合进行优化筛选；

S702、采用每一组优化刷选后的设计对象的变量参数组合和所述响应面近似模型进行质量优化计算。

在本发明实施例中，通过该实施例方案可以进一步对采样获得的设计对象的变量参数组合进行优化筛选，以进一步提高计算效率和计算精度。

在本发明实施例中，该预设的优化算法可以利用但不限于iSIGHT软件提供的优化算法实现。

在本发明实施例中，在采用每一组优化刷选后的设计对象的变量参数组合和所述响应面近似模型进行质量优化计算后，所述方法还可以包括：

根据所述质量轻化验证标准对计算出的所述电池箱的质量进行验证；

当验证结果为所述质量符合所述质量轻化验证标准的要求时，将所述质量作为轻量化后的电池箱的质量；

当验证结果为所述质量不符合所述质量轻化验证标准的要求时，对所述电池箱的设计对象和/或设计对象的变量参数进行调整，并重新执行所述电池箱的轻量化实现方法。

在本发明实施例中，所述质量轻化验证标准可以包括以下任意一种或多种：

与当前使用的电池箱的质量相比，质量轻化后的电池箱的质量减小幅度小于或等于50％；

所述电池箱的振动频率大于所述电池箱的载体的共振频率。

在本发明实施例中，质量轻化验证标准中一个可以是跟以往设计的电池箱体去比较，质量不会发生太大的变化，例如，厚度和质量的变化小于或等于50％。以往设计的电池箱体都是成功的设计，本发明实施例方案只是可以进一步做轻量化减重，但减重不会太多，否则会影响电池箱的其他性能。本发明实施例方案可以使质量至少减轻15％。

在本发明实施例中，对于设计出的电池箱的箱体频率一般也是有要求的，载体的频率，如车身频率的共振频率一般是25Hz左右，而箱体频率要大于该共振频率25Hz，以避免车声稍微振动就产生共振，造成安全隐患。通过本发明实施例方案计算出的电池箱频率的最低频率＝99.809Hz，符合上述要求。

实施例二

在本发明实施例中，下面给出本发明方案的一个具体实施例：

在本发明实施例中，可以先构建电池组的3维精细模型，电池组可以由48节18650电池组成，可以采用三元锂电芯，先6节并联，然后8排串联(6p8s，共48节电芯)。电池组的示意图可以如图9所示，电池箱可以如图3所示，它可以由10个电池组构成，

在本发明实施例中，基于上述的电池箱和前述的响应面近似模型，选择7个设计对象，可以计算出基于该7个设计对象的电池箱质量。

在本发明实施例中，表3给出了7个设计对象的详细信息，包括初始厚度(mm)、厚度值的取值范围(mm)、优化后的厚度值(mm)以及优化后的电池箱质量。

表3

设计对象	名称	初始值	取值范围	优化后的厚度值
					X1(mm)	底板	0.6	0.5-1.5	0.55
X2(mm)	挡板	1.0	0.5-1.5	0.85
					X3(mm)	进气板	0.8	0.5-1.5	0.75
X4(mm)	盖板	0.8	0.5-1.5	0.80
					X5(mm)	出气板	0.8	0.5-1.5	0.70
X6(mm)	横梁一	1.2	0.5-1.5	1.15
					X7(mm)	横梁二	1.2	0.5-1.5	1.10
M(kg)	电池箱质量	10.73	降低15％	9.12

在本发明实施例中，通过表3的数据可知，本发明实施例方案满足预设的质量轻化验证标准，实现了电池箱的轻量化设计，并提高了设计效率和准确性。

实施例三

一种电池箱的轻量化实现装置1，如图10所示，包括处理器11和计算机可读存储介质12，所述计算机可读存储介质12中存储有指令，其中，当所述指令被所述处理器11执行时，实现上述所述的电池箱的轻量化实现方法。

本发明实施例方案至少包括以下技术效果：

1、本发明实施例的电池箱的轻量化实现方法可以包括：确定所述电池箱的响应面近似模型；根据所述响应面近似模型进行质量优化计算，得到符合预设的质量轻化验证标准的计算结果作为所述电池箱的质量。通过该实施例方案，采用了响应面近似模型进行质量优化计算，缩短了电池箱的优化设计周期，提高了优化设计效率。

2、本发明实施例的所述根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定所述电池箱的响应面近似模型可以包括：根据正交试验设计方法，选择所述设计对象的变量参数的部分组合作为采样点，基于所述有限元模型计算所述采样点对应的电池箱的第一质量；根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型。通过该实施例方案，采用了正交试验设计方法进行采样来确定响应面近似模型，使得获得的采样点更优，并进一步缩短了电池箱的优化设计周期，提高了优化设计效率。

3、本发明实施例的根据正交试验设计方法选择所述设计对象的变量参数的部分组合作为采样点可以包括：获取n个设计对象中每个设计对象的m个变量参数；其中，n和m均为正整数；根据所述正交试验设计方法，从关于所述n个设计对象的变量参数的mⁿ个组合中选取至少n×(m-1)+1个组合，作为所述采样点。通过该实施例方案，减少并优化了采样点的数量，减少了实验次数，从而缩短了优化周期。

4、本发明实施例的根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型可以包括：将作为所述采样点的所述设计对象的变量参数组合及对应的所述第一质量代入所述响应面近似模型的预设关系式中，计算出所述响应面近似模型关系式中的未知系数；将计算出的所述未知系数的数值代入所述预设关系式中，获取电池箱的响应面近似模型；其中，所述响应面近似模型为以所述电池箱的质量为因变量，所述设计对象为自变量的关系式。该实施例方案，原理简单，易于实施，为获取电池箱的响应面近似模型提供了技术基础。

5、本发明实施例中所述根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型之前，还可以包括：预先根据所述电池箱的每个连接位置的自由度模拟出所述预设关系式；其中，所述自由度越高，模拟出的所述预设关系式的阶数越高；所述预设关系式的阶数等于所述响应面近似模型的阶数。通过该实施例方案，实现了以电池箱的几何结构要求和电池箱和其载体之间的每个连接位置的自由度限制作为约束条件来进行质量优化，提高了优化精度，使得质量优化结果更能适应实际应用环境。

6、本发明实施例中对所述响应面近似模型的精度进行验证可以包括：选择不同于所述采样点的所述设计对象的变量参数的部分组合作为新的采样点，根据所述有限元模型和所述响应面近似模型分别计算所述新的采样点对应的电池箱的质量，将两种方式计算出的电池箱的质量的相似度作为所述响应面近似模型的第一精度；验证所述第一精度是否符合预设的精度要求。所述对所述响应面近似模型的精度进行验证还可以包括：根据所述响应面近似模型和预设的误差评估算法计算所述电池箱的振动频率的误差值，作为第二精度；验证所述第二精度是否符合预设的精度要求。通过该实施例方案，可以对响应面近似模型进行双重精度验证，保证了拟合出的响应面近似模型的与实际电池箱结构的匹配程度，从而提高了响应面近似模型的质量计算精度，进一步提高了质量优化精度。

7、本发明实施例中根据所述响应面近似模型和预设的误差评估算法计算所述电池箱的振动频率的误差值可以包括：根据每一个所述新的采样点创建出相应的电池箱碰撞模型，根据所述碰撞模型进行电池箱的碰撞仿真，获取每一个电池箱碰撞模型的振动频率；根据每一个电池箱碰撞模型的振动频率和所述误差评估算法，计算与所述响应面近似模型对应的振动频率的误差值。通过该实施例方案，有效验证了拟合出的响应面近似模型的各阶模态是否与实际电池箱模型的连接结构及自由度状态相匹配。

8、本发明实施例中根据所述响应面近似模型进行质量优化计算可以包括：根据预设的优化算法对采样获得的设计对象的变量参数组合进行优化筛选；采用每一组优化刷选后的设计对象的变量参数组合和所述响应面近似模型进行质量优化计算。通过该实施例方案，实现了对采样获得的设计对象的变量参数组合的进一步优化、筛选，进一步提高了计算效率和计算精度。

9、本发明实施例中所述采用每一组优化刷选后的设计对象的变量参数组合和所述响应面近似模型进行质量优化计算后，还可以包括：根据所述质量轻化验证标准对计算出的所述电池箱的质量进行验证；当验证结果为所述质量符合所述质量轻化验证标准的要求时，将所述质量作为轻量化后的电池箱的质量；当验证结果为所述质量不符合所述质量轻化验证标准的要求时，对所述电池箱的设计对象和/或设计对象的变量参数进行调整，并重新执行所述电池箱的轻量化实现方法。通过该实施例方案，以预设的质量轻化验证标准作为质量优化目标，对筛选出的变量参数组合计算出的质量做进一步验证，保证了质量优化效果。

本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些组件或所有组件可以被实施为由处理器，如数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。

Claims (19)

1.一种电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述方法包括：

确定电池箱的响应面近似模型；

根据所述响应面近似模型进行质量优化计算，以得到符合预设的质量轻化验证标准的计算结果，将所述计算结果作为所述电池箱的质量。

2.根据权利要求1所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述确定电池箱的响应面近似模型包括：

构建所述电池箱的有限元模型，并从所述有限元模型中确定出设计对象及所述设计对象的变量参数；

根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定所述电池箱的响应面近似模型。

3.根据权利要求2所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定所述电池箱的响应面近似模型包括：

根据正交试验设计方法，选择所述设计对象的变量参数的部分组合作为采样点，基于所述有限元模型计算所述采样点对应的电池箱的第一质量；

根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型。

4.根据权利要求3所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述根据正交试验设计方法，选择所述设计对象的变量参数的部分组合作为采样点包括：

获取n个设计对象中每个设计对象的m个变量参数；其中，n和m均为正整数；

根据所述正交试验设计方法，从关于所述n个设计对象的变量参数的mⁿ个组合中选取至少n×(m-1)+1个组合，作为所述采样点。

5.根据权利要求3所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型包括：

将作为所述采样点的所述设计对象的变量参数组合及对应的所述第一质量代入所述响应面近似模型的预设关系式中，计算出所述响应面近似模型关系式中的未知系数；

将计算出的所述未知系数的数值代入所述预设关系式中，获取电池箱的响应面近似模型；

其中，所述响应面近似模型为以所述电池箱的质量为因变量，所述设计对象为自变量的关系式。

6.根据权利要求3-5任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述根据所述采样点及其对应的第一质量确定所述电池箱的响应面近似模型之前，还包括：预先根据所述电池箱的每个连接位置的自由度模拟出所述预设关系式；其中，所述自由度越高，模拟出的所述预设关系式的阶数越高；所述预设关系式的阶数等于所述响应面近似模型的阶数。

7.根据权利要求1-5任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述响应面近似模型包括以下任意一种模型；

第一阶响应面近似模型：

第二阶响应面近似模型：

第三阶响应面近似模型：

第四阶响应面近似模型：

其中，y为所述电池箱的质量；x为任意一种设计对象的变量参数；a、b、c、d、e、f为预设的计算系数；t为所采样的设计对象的总个数，t为大于1的整数；i为所述设计对象和所述变量参数形成的矩阵的行数，j为所述矩阵的列数，i、j为大于1，小于t的整数。

8.根据权利要求3-5任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，在所述根据所述设计对象及所述设计对象的变量参数确定所述电池箱的响应面近似模型之后，所述根据所述响应面近似模型进行质量优化计算之前，还包括：对所述响应面近似模型的精度进行验证，并在所述响应面近似模型的精度符合要求时，根据所述响应面近似模型进行所述质量优化计算。

9.根据权利要求8所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述对所述响应面近似模型的精度进行验证包括：

选择不同于所述采样点的所述设计对象的变量参数的部分组合作为新的采样点，根据所述有限元模型和所述响应面近似模型分别计算所述新的采样点对应的电池箱的质量，将两种方式计算出的电池箱的质量的相似度作为所述响应面近似模型的第一精度；验证所述第一精度是否符合预设的精度要求。

10.根据权利要求9所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述对所述响应面近似模型的精度进行验证还包括：

根据所述响应面近似模型和预设的误差评估算法计算所述电池箱的振动频率的误差值，作为第二精度；

验证所述第二精度是否符合预设的精度要求。

11.根据权利要求10所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述方法还包括：根据所述第一精度和所述第二精度中的任意一个或多个对所述响应面近似模型的精度进行验证。

12.根据权利要求10所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述根据所述响应面近似模型和预设的误差评估算法计算所述电池箱的振动频率的误差值包括：

根据每一个所述新的采样点创建出相应的电池箱碰撞模型，根据所述碰撞模型进行电池箱的碰撞仿真，获取每一个电池箱碰撞模型的振动频率；

根据每一个电池箱碰撞模型的振动频率和所述误差评估算法，计算与所述响应面近似模型对应的振动频率的误差值。

13.根据权利要求10或12所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述误差评估算法包括：相对平均偏差算法和/或相对平均绝对误差算法；所述误差值包括：相对平均偏差值R²和/或相对平均绝对误差值RAAE。

14.根据权利要求2-5任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述根据所述响应面近似模型进行质量优化计算包括：

根据预设的优化算法对采样获得的设计对象的变量参数组合进行优化筛选；

采用每一组优化刷选后的设计对象的变量参数组合和所述响应面近似模型进行质量优化计算。

15.根据权利要求14所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述采用每一组优化刷选后的设计对象的变量参数组合和所述响应面近似模型进行质量优化计算后，还包括：

根据所述质量轻化验证标准对计算出的所述电池箱的质量进行验证；

当验证结果为所述质量符合所述质量轻化验证标准的要求时，将所述质量作为轻量化后的电池箱的质量。

16.根据权利要求15所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述方法还包括：当验证结果为所述质量不符合所述质量轻化验证标准的要求时，对所述电池箱的设计对象和/或设计对象的变量参数进行调整，并重新执行所述电池箱的轻量化实现方法。

17.根据权利要求1-5任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述质量轻化验证标准包括以下任意一种或多种：

与当前使用的电池箱的质量相比，质量轻化后的电池箱的质量减小幅度小于或等于50％；

所述电池箱的振动频率大于所述电池箱的载体的共振频率。

18.根据权利要求2-5任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法，其特征在于，所述设计对象包括以下任意一种或多种：所述电池箱的面板和横梁；所述面板至少包括以下一种或多种：底板、挡板、进气板、出气板和盖板；

所述变量参数包括：所述设计对象的厚度值。

19.一种电池箱的轻量化实现装置，包括处理器和计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，其特征在于，当所述指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1-18任意一项所述的电池箱的轻量化实现方法。