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本成果解決了車體結(jié)構(gòu)板件參數(shù)多、數(shù)量大，現(xiàn)有商業(yè)軟件難以開展車體優(yōu)化設(shè)計(jì)等難題，實(shí)現(xiàn)了車體結(jié)構(gòu)的快速建模、高效模態(tài)分析和輕量協(xié)同優(yōu)化設(shè)計(jì)，計(jì)算效率較商業(yè)仿真軟件大幅度提高。同時(shí)，本成果還具有以下創(chuàng)新點(diǎn)： 1.研究車體結(jié)構(gòu)材料的形狀和構(gòu)成特性，提出了基于圖像識(shí)別的車體智能建模方法，關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的精準(zhǔn)度可保持在95%以上，提高了車體結(jié)構(gòu)在橫截面維度建模的效率和便捷性。 2.研究車體截面的幾何特性，采用向量化的計(jì)算方式對(duì)車體截面實(shí)現(xiàn)了特性表征，提高計(jì)算效率的同時(shí)也為后續(xù)輕量協(xié)同優(yōu)化提供了支持。 3.探究車體結(jié)構(gòu)的變形特點(diǎn)，提出CUF高階梁理論的截面降階和動(dòng)剛度法軸向降階方法，在保證精度前提下最大限度減小自由度，進(jìn)一步提高了建模和計(jì)算效率。 4.研究車體結(jié)構(gòu)的力學(xué)特性，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)等高效優(yōu)化算法，構(gòu)建結(jié)構(gòu)尺寸、形狀、拓?fù)鋬?yōu)化設(shè)計(jì)模型，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模多設(shè)計(jì)變量的輕量化及動(dòng)力特性優(yōu)化研究，計(jì)算效率與傳統(tǒng)優(yōu)化方法相比提高3個(gè)數(shù)量級(jí)，優(yōu)化效果可提升10%左右。 5.本成果所用框架和算法均采用PYTHON語言編寫完成，具有完全自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)，可突破國外限制。

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1. 財(cái)務(wù)管理：熟悉現(xiàn)代企業(yè)財(cái)務(wù)管理方法并能熟練應(yīng)用，梳理財(cái)務(wù)內(nèi)部管理制度，建立并完善成本管理、預(yù)算管理，協(xié)調(diào)公司財(cái)務(wù)資源和業(yè)務(wù)規(guī)劃等；2. 銷售管理：建設(shè)強(qiáng)有力的業(yè)務(wù)銷售團(tuán)隊(duì)，制定年度銷售目標(biāo)并組織分解落實(shí)。，可獨(dú)立分析市場(chǎng)行情和行業(yè)動(dòng)向，及時(shí)掌握最新的銷售動(dòng)態(tài)，為公司營銷策略及新產(chǎn)品研發(fā)提供依據(jù)。3.生產(chǎn)管理：制定生產(chǎn)部各個(gè)科室合理有效的人員結(jié)構(gòu)，使每個(gè)科室每個(gè)人員的潛能都能得到最大化的發(fā)揮；根據(jù)業(yè)務(wù)需求作出合理產(chǎn)能規(guī)劃并合理安排生產(chǎn)，確保計(jì)劃達(dá)成；制定作業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，確保工人按標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)；改善工藝，并在內(nèi)部形成獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，以提高作業(yè)效率；做好生產(chǎn)成本管理。4.技術(shù)研發(fā)管理在線材制品領(lǐng)域具有一定的理論基礎(chǔ)和技術(shù)工作經(jīng)驗(yàn)。

本項(xiàng)目聚焦于鋰電池管理系統(tǒng)在智能化監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)中的關(guān)鍵痛點(diǎn)，尤其擬面向電池容量衰減預(yù)測(cè)、SOC/SOH估計(jì)不準(zhǔn)、電池剩余時(shí)間不準(zhǔn)確、MAP/SOP估算等方面。通過引入人工智能算法，構(gòu)建融合機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的電池狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，擬實(shí)現(xiàn)高精度SOC（荷電狀態(tài)）與SOH（健康狀態(tài)）估計(jì)的優(yōu)化，提升電池管理系統(tǒng)的智能水平與安全性。 解決方案方面，項(xiàng)目基于實(shí)地檢測(cè)磷酸鐵鋰電池充放電數(shù)據(jù)構(gòu)建訓(xùn)練集，采用輕量級(jí)線性回歸模型及改進(jìn)型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模優(yōu)化，并結(jié)合特征工程技術(shù)提高預(yù)測(cè)精度。同時(shí)，設(shè)計(jì)適用于邊緣計(jì)算的部署方案，使模型可在BMS嵌入式硬件平臺(tái)實(shí)時(shí)運(yùn)行，降低對(duì)計(jì)算資源的依賴。 在競(jìng)爭優(yōu)勢(shì)方面，項(xiàng)目成果具備算法輕量化、部署便捷、預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度高、兼容性強(qiáng)等特點(diǎn)，特別適用于電力儲(chǔ)能、電動(dòng)汽車等對(duì)安全性和可靠性要求高的場(chǎng)景。相比傳統(tǒng)BMS方案，該AI算法可顯著提升電池使用效率與壽命，精準(zhǔn)估算SOC/SOH，降低維護(hù)成本。 目前項(xiàng)目成果已在合作企業(yè)內(nèi)部儲(chǔ)能設(shè)備中開展應(yīng)用測(cè)試，初步反饋表明荷電狀態(tài)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度提升40%左右，電池健康度準(zhǔn)確度提升40%左右，系統(tǒng)響應(yīng)及時(shí)，具備較高實(shí)用性和推廣價(jià)值。專家評(píng)審一致認(rèn)為，該項(xiàng)目在智能電池管理系統(tǒng)方向具有較強(qiáng)的創(chuàng)新性和實(shí)際應(yīng)用前景。

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