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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种重卡换电柜结构可靠性监测方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119611066B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510147389.0，技术领域涉及：B60L3/00；该发明授权一种重卡换电柜结构可靠性监测方法、装置、设备及介质是由彭倩;廖开瑞;韩锋钢设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种重卡换电柜结构可靠性监测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种重卡换电柜结构可靠性监测方法、装置、设备及介质，涉及换电柜结构监测技术领域，该方法采用数字孪生技术，将物理实体数据与虚拟实体数据融合，通过传感器实时采集换电柜的应力、位移等物理数据，并利用Trucksim动力学模型和有限元模型生成虚拟数据。这些数据共同构成孪生数据集，经深度神经网络（DNN）模型分析，实现对换电柜结构可靠性的实时监测。当监测到的应力或疲劳累计损伤值超过安全阈值时，系统将自动触发预警，提醒操作人员及时处理。本方法不仅提高了监测精度和实时性，还通过虚拟实体建模和深度学习方法，实现了更全面的监测和预警功能，有效保障了换电车辆的使用安全，具有重要的实际应用价值。

本发明授权一种重卡换电柜结构可靠性监测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种重卡换电柜结构可靠性监测方法，其特征在于，包括： 获取由配置在重型卡车及其换电柜上的传感器组件采集到的物理数据集，基于所述物理数据集建立一个与所述重型卡车相对应的虚拟实体； 获取所述虚拟实体的虚拟数据集，基于数字孪生技术将所述虚拟数据集和所述物理数据集进行融合，生成仿真数据集； 使用预设的DNN模型对所述仿真数据集进行计算，生成风险点最大应力预测值和换电柜疲劳特性预测值； 对所述风险点最大应力预测值和换电柜疲劳特性预测值进行预警预处理，进行预警提示或输出预测值； 获取由配置在重型卡车及其换电柜上的传感器组件采集到的物理数据集，基于所述物理数据集建立一个与所述重型卡车相对应的虚拟实体，具体为： 获取由配置在重型卡车及其换电柜关注区域上的传感器组件采集到的物理数据集，其中，所述物理数据集包括应力、质量、速度、加速度和位移； 根据所述物理数据集，使用Trucksim动力学软件搭建不同的重卡模型，并选择不同的路面条件求解车辆动力学参数，生成重卡Trucksim动力学模型； 基于换电柜的几何模型，采用有限元软件AltairHyperWorks建立换电柜有限元模型； 对所述重卡Trucksim动力学模型和换电柜有限元模型进行融合处理，生成一个与重型卡车相对应的虚拟实体，其中，在所述换电柜有限元模型中引入所述重卡Trucksim动力学模型的输出，以结合换电柜的动态方程与内部结构的物理特性； 获取所述虚拟实体的虚拟数据集，基于数字孪生技术将所述虚拟数据集和所述物理数据集进行融合，生成仿真数据集，具体为： 获取所述虚拟实体的虚拟数据集，所述虚拟数据集包括振幅虚拟数据、频率虚拟数据、应力虚拟数据； 将不同工况下的物理数据集与所述虚拟数据集进行组合，并输入至预设的仿真模型中，生成风险监测点的应力值； 提取关键区域的实际应力值，对所述风险监测点的应力值和关键区域的实际应力值进行比对验证处理，生成验证结果； 当所述验证结果为不通过时，重新使用仿真模型进行计算； 当所述验证结果为通过时，构建风险点应力数据集，生成仿真数据集。

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