新能源汽车研发＆测试入门指南
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数学建模在新能源汽车研发测试与性能优化中的深度应用

引言：数学建模在新能源汽车革命中的核心地位

新能源汽车的研发涉及复杂的多物理场耦合问题（电化学、热力学、机械动力学等），传统试错法成本高、周期长。数学建模通过抽象系统行为、构建量化分析框架，成为突破技术瓶颈的核心工具。本文将从 优化模型、预测模型、评价模型 三大方向，结合底层算法、工业软件与工程案例，深度解析数学建模在新能源车研发中的硬核应用。

第一部分：优化模型——从全局设计到实时控制

1.1 动力电池系统优化

1.1.1 电芯-模组-整包多尺度优化

  • 问题建模：电池包设计需同时满足能量密度（Wh/kg）、功率密度（W/kg）、热安全性（ΔT<5℃）、循环寿命（>2000次）等约束。
  • 优化方法：

    • 多目标遗传算法（MOGA）：目标函数为：

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