本发明属于汽车散热器生产工艺，具体涉及一种基于机器学习的汽车散热器成品性能预测方法。
背景技术：
1、在汽车工业持续进步的进程中，汽车散热器作为车辆散热系统的关键部件，其性能对车辆的正常运行和整体性能有着至关重要的影响。现有的对散热器性能的评估主要依赖于大量的实验测试。这一过程不仅需要耗费大量的时间，而且需要投入众多的人力和物力资源。随着机器学习技术的不断发展，其在各个领域的应用日益广泛，为散热器性能预测带来了新的思路和方法。然而，现有的基于机器学习的方法存在一些不足之处。一方面，模型在面对新的散热器设计时，适应性较差，无法快速有效地对不同设计的散热器进行性能预测。另一方面，这些方法往往没有充分结合物理知识，导致模型的输出可能不符合物理规律，从而影响预测的准确性。
技术实现思路
1、本发明针对上述背景技术中所存在的技术问题，提出了一种基于机器学习的汽车散热器成品性能预测方法，旨在提高预测的准确性和模型的适应性，同时确保模型输出符合物理规律。
2、为了达到上述目的，本发明采用的技术方案为：包括以下步骤：s1、首选获取多个样本散热器的制造数据，包括材料成分、制造工艺参数、环境条件和性能测试数据；s2、其次利用元学习算法构建模型进行初步训练，使模型能够快速适应新的散热器设计，优化参数以最小化损失函数；s3、然后引入物理知识约束，将物理约束以软目标的方式融入损失函数，而非引入完整的物理残差，确保模型输出符合物理规律；s4、最后对模型进行评估，采用增量验证方式来模型的预测性能，以确保模型的准确性。
3、所述步骤s2中利用元学习算法进行初步训练包括以下步骤：s21、首先是任务划分，散热器数据集划分为多个子任务，每个任务的样本数量保持一致；s22、其次进行自适应学习率的调整，采用自适应学习率算法使得每个参数的更新学习率能够根据历史梯度信息进行动态调整，具体的更新公式为，其中是每个参数历史梯度的平方和，是第i次迭代的梯度；s23、接着利用hessian矩阵来优化更新，通过引入二阶导数信息来改进参数更新，从而增强模型更新的稳定性，参数的更新公式为，其中是当前模型参数，为更新后的参数，为一阶梯度，即损失函数对参数的导数，是矩阵的逆，用于调整更新步长，增加对二阶信息的考虑；s24、接着设计加权损失函数，其中加权因子根据任务复杂程度调整，计算公式为，是总损失函数，结合所有任务的损失，k是任务的总数量，是第i个任务的损失函数，是防止除零的小常数；s25、最后采用集成学习方法，将不同模型的输出进行结合，以提高最终预测性能。
4、作为优选，所述步骤s1中散热器的制造数据包括：材料成分包括散热器的金属材质种类及各成分占比，制造工艺参数包括焊接温度、焊接时间、加工精度、冲压压力，环境条件包括生产环境的温度、湿度，性能数据包括散热效率、流体流速。
5、作为优选，所述步骤s3中引入物理知识约束是通过引入简化的热传导方程和热对流方程作为约束，公式为，其中为数据驱动的总损失函数，是权重系数，用于平衡数据损失和物理约束损失的影响，代表温度随时间的变化率，即第i个样本的温度随时间t变化的速率，是热传导方程中的拉普拉斯项，是流体流速的散度。
6、作为优选，所述步骤s4中增量验证的实现方式为首先持续监测并收集新产生的散热器性能数据，进行批量增量评估，将新数据划分为小批量，依次评估每个批量对模型预测性能的影响，并设置实时性能监控，跟踪模型在增量验证过程中的预测准确性和物理一致性，在性能下降时，自动触发警报并进行指标调整。
7、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于，利用元学习算法，通过任务划分、自适应学习率算法和 hessian 矩阵二阶优化等，使模型能快速适应新设计。引入热传导和热对流方程作为软目标融入损失函数，避免结果偏离物理常识，提高了准确性，确保与实际环境一致。采用增量验证，持续监测收集新数据，进行批量增量评估，设置实时监控，性能下降时自动警报并调整指标，保证新数据加入后仍有高预测精度。
1.一种基于机器学习的汽车散热器成品性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的汽车散热器成品性能预测方法，其特征在于，所述步骤s1中散热器的制造数据包括：材料成分包括散热器的金属材质种类及各成分占比，制造工艺参数包括焊接温度、焊接时间、加工精度、冲压压力，环境条件包括生产环境的温度、湿度，性能数据包括散热效率、流体流速。
3.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的汽车散热器成品性能预测方法，其特征在于，所述步骤s3中引入物理知识约束是通过引入简化的热传导方程和热对流方程作为约束，公式为，其中为数据驱动的总损失函数，是权重系数，用于平衡数据损失和物理约束损失的影响，代表温度随时间的变化率，即第i个样本的温度随时间t变化的速率，是热传导方程中的拉普拉斯项，是流体流速的散度。
4.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的汽车散热器成品性能预测方法，其特征在于，所述步骤s4中增量验证的实现方式为首先持续监测并收集新产生的散热器性能数据，进行批量增量评估，将新数据划分为小批量，依次评估每个批量对模型预测性能的影响，并设置实时性能监控，跟踪模型在增量验证过程中的预测准确性和物理一致性，在性能下降时，自动触发警报并进行指标调整。
