“双高计划”背景下汽车专业群建改革创新与实践

随着“双高计划”的深入推进,汽车专业群建设改革创新与实践工作已成为高职教育领域的重要议题。为了解决汽车专业群建设改革创新存在的教育缺陷,提出了“双高计划”下专业群建设现状,并基于其缺陷优化汽车专业群改革创新内容,给出校企共建高水平专业群实训基地的教育实践,旨在加强校企合作、构建柔性课程体系、改革教学组织结构等。以期推进汽车专业的发展,帮助汽车专业教育相关领域的教学人员,为其提供重要的理论基础。     

基于充电健康因子优化和数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测

针对因选取的健康因子不理想导致锂电池剩余使用寿命（RUL）预测精度不高的问题,提出了一种基于充电健康因子优化和数据驱动的电池RUL预测方法,首先提取电池充电过程中的各种健康因子,再使用两步最大信息系数法优化特征子集得到优化的健康因子,最后使用带有注意力机制的时间卷积神经网络（ATCN）预测电池的剩余使用寿命,通过对美国国家航空航天局（NASA）锂电池老化数据的研究,验证了所提出的锂电池RUL预测框架,并与简单循环神经网络（SimpleRNN）、长短期记忆（LSTM）神经网络和门控循环单元（GRU）神经网络等建模方法进行比较,结果表明,所提出的方法在各数据集上均取得了最优的预测结果。     

基于融合方法的电动汽车动力电池容量衰退预测模型构建与优化

为了构建和优化基于融合方法的动力电池容量衰退预测模型，以准确预测电池容量衰退过程，采用融合方法将机器学习算法和物理模型相结合，通过多种数据源的综合使用来构建容量衰退预测模型。首先，收集并分析实际电池操作数据，充放电过程、温度变化等；然后，利用机器学习算法对数据进行特征提取、模式识别和建模，从而揭示电池容量衰退规律；最后，结合物理模型对电池内部参数进行估计，并与机器学习模型进行融合，获得更准确的容量衰退预测结果。