充电桩抗冲击性能的BP神经网络预测

抗冲击性能是电动汽车充电桩的重要指标，文中结合试验测试提出了基于BP神经网络的预测模型，以快速预测不同工况下的充电桩的抗冲击性能。首先,搭建充电桩冲击试验平台，并建立相应的有限元仿真模型，结合试验结果，验证了仿真模型的准确性；其次,采用拉丁超立方方法设计200组仿真方案，并借助Python脚本语言，自动提取充电桩的抗冲击性能；最后，通过调整神经网络中的超参数，建立了充电桩抗冲击性能的预测模型。结果表明：预测模型与仿真模型的抗冲击性能的最大相对误差小于5%，并相较于仿真求解的数以小时计，神经网络预测模型仅需要几毫秒。采用神经网络模型对充电桩的抗冲击性能进行评估，极大地缩短了计算时间。