本发明涉及一种基于自动神经网络搜索的
锂离子电池机械强度预测方法，包括：步骤S1：确定神经网络的输入、输出参数；步骤S2：进行有限元建模，收集数据样本作为训练样本；步骤S3：制定锂离子电池机械强度模型；步骤S4：将所收集的数据样本输入到步骤S3中所制定的锂离子电池机械强度模型，对数据样本进行训练；步骤S5：预测锂离子电池机械强度；步骤S6：对模型进行仿真验证，判断模型的准确性和鲁棒性。本发明是利用自动神经网络搜索方法构建的锂离子电池机械强度预测方法，利用该模型对电动汽车在突然遭受冲击下锂离子电池机械强度进行预测，为道路安全提供可靠依据，本发明在不确定和动态输入条件下构建的模型是准确的和鲁棒的。
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“基于自动神经网络搜索的锂离子电池机械强度预测方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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