一种基于多模态数据的飞行汽车智能散热管理方法与流程

1.一种基于多模态数据的飞行汽车智能散热管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的飞行汽车智能散热管理方法，其特征在于：所述温度传感器安装于飞行汽车的发动机表面、电池组内部及电子控制单元处；压力传感器配置安装在飞行汽车的液压系统内以及翼面和进气口处；湿度传感器分布安装在飞行汽车内外环境监测点；加速度计固定安装在车辆重心位置，以监测飞行过程中的线性与角加速度。

3.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的飞行汽车智能散热管理方法，其特征在于：在步骤b中，利用数据融合算法对不同传感器数据进行融合处理，包括：b1.对传感器数据进行预处理：对收集到的传感器数据进行异常值处理，去除传感器数据中的异常值和缺失值；b2.使用时间序列对齐方法将不同传感器数据进行匹配对齐，确保传感器数据的时间一致性；b3.标准化处理：确保不同传感器数据的量纲和范围一致；b4.对传感器参数进行相关性分析和加权处理：计算各个传感器参数之间的相关性，并对权重进行分配，以综合考虑不同参数对散热需求的影响程度。

4.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的飞行汽车智能散热管理方法，其特征在于：在步骤c中，构建深度学习模型，执行以下步骤：c1.收集飞行汽车历史运行数据，包括传感器数据和散热管理操作记录；c2.将历史运行数据划分为训练数据集和测试数据集；c3.基于卷积神经网络与长短期记忆网络，构建深度学习模型；c4.将训练数据输入深度学习模型进行训练，通过前向传播计算输出预测值。

5.根据权利要求4所述的一种基于多模态数据的飞行汽车智能散热管理方法，其特征在于：在步骤c3中，基于卷积神经网络与长短期记忆网络，构建深度学习模型，执行以下步骤：c31.构建输入层：将多模态数据作为输入层，并定义网络的输入层维度；c32.构建卷积层：通过卷积运算和激励函数，对输入层数据进行特征提取和抽象；c33.构建池化层：对提取的特征进行降采样，以减少网络参数；c34.构建全连接层：将池化层输出的特征向量展开成一维向量，并进行线性变换；c35.构建循环层：使用长短期记忆单元和门结构来处理时序数据，捕捉上下文信息，并实现记忆功能；c36.构建输出层：根据循环层的输出，进行分类或回归操作，生成预测结果。

6.根据权利要求4所述的一种基于多模态数据的飞行汽车智能散热管理方法，其特征在于：在步骤c4中，将训练数据输入深度学习模型进行训练，通过前向传播计算输出预测值，执行以下步骤：c41.将原始多模态数据集划分为多个批量数据，随机选择批量数据，作为模型的输入；c42.进行卷积操作，提取局部特征，将局部特征相加，得到隐藏状态z；c43.使用激活函数将隐藏状态z进行非线性变换，得到新的隐藏状态z′；c44.进行池化操作，通过下采样减小隐藏状态z′的维度，得到池化层输出结果r；c45.进行反向传播操作，根据池化层输出结果r和真实值之间的误差，更新权重和偏置，重复c41至c45直到模型的收敛性达到预期。

7.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的飞行汽车智能散热管理方法，其特征在于：在步骤d中，将融合后的数据传输至远程服务器或云端平台进行实时分析和处理，执行以下步骤：d1.通过有线或无线通信传输，将多模态传感器数据传输至远程服务器或云端平台；d2.远程服务器或云端平台对数据进行进一步分析和处理，利用机器学习算法或深度学习算法进行多模态数据融合。

8.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的飞行汽车智能散热管理方法，其特征在于：在步骤e中，根据深度学习模型的预测结果生成针对飞行汽车当前工作模式的智能散热策略，执行以下步骤：e1.针对不同类型的传感器数据，设置相应的阈值；e2.设置风扇转速和冷却液的流量调整规则；e3.根据深度学习模型预测的结果，动态调整飞行汽车风扇转速、冷却液流量。

9.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的飞行汽车智能散热管理方法，其特征在于：在步骤f中，实施智能散热策略，并根据飞行汽车实际运行情况动态调整散热策略，执行以下步骤：f1.根据深度学习模型预测出的散热需求，调整风扇转速和冷却液流量；f2.建立多模态传感器和散热控制系统的通信协议；f3.通过监控传感器数据的变化，动态调整散热策略；f4.使用数据流控制策略来降低控制系统延迟和确保散热控制系统的实时响应。

10.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的飞行汽车智能散热管理方法，其特征在于：在步骤g中，收集飞行汽车运行过程中的反馈数据，利用反馈数据迭代训练并优化所述深度学习模型，执行以下步骤：g1.收集飞行汽车运行数据：收集飞行汽车在运行过程中的多模态传感器数据和飞行汽车实际散热需求数据；g2.使用时间序列对齐方法将多模态传感器数据和实际散热需求数据进行匹配对齐；g3.对对齐后的数据进行预处理，包括异常值处理和标准化；g4.使用迭代训练技术优化深度学习模型参数，不断调整模型的内部参数，提高模型的准确性和鲁棒性；g5.以迭代训练方式，利用收集到的运行数据不断优化模型。