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991.
脑血液电导率是脑阻抗成像和脑疾病评估的重要参数.为了研究脑部脉动血液电导率变化机理,该文基于Maxwell-Fricke原理建立血液红细胞绝缘孔隙导电模型,以血流动力学参数为指标,研究血流电导率与红细胞绝缘孔隙几何参数之间的数值关系.在此基础上构建具有孔隙导电结构的高分辨率大脑Willis环模型,利用耦合非线性微分方程计算脑动脉血流动力学参数的时空分布,模拟非均匀电导率血液的等效体积电导率.结果表明,与不考虑孔隙取向的定常血流模型电导率相比,一个心动周期内孔隙导电模型的电导率峰值增大27.6%,其余时刻增大约12%,增大比例与心脏泵血时期密切相关.仿真结果与真实脉动血液电导率具有较好的一致性,使用该文所提出的模型能够准确预测不同血液流变条件下的在体血流电导率. 相似文献
992.
老化现象显著影响锂离子电池荷电状态(SOC)的估计精度,提出一种对电池老化具有鲁棒性的SOC估计方法.离线辨识电池的参考模型,在参考模型的基础上生成多个随机模型,利用模型的输出预测电池电压的响应.根据随机模型与实测电压的匹配程度,对各随机模型赋予权重;将每个随机模型的SOC估计值带权累加,得到待估计的SOC.提出的方法在不同老化程度的索尼VTC5电池上进行实验验证,当电池老化(容量衰减达到9.7%),造成基准模型有显著误差时,可获得精度超过1.37%的SOC估计结果,高于同等条件下粒子滤波算法3.10%的结果. 相似文献
993.
选择一阶RC等效电路,研究环境温度和极化反应程度对于退役锂离子电池开路电压和放电时间的影响.对NCR18650GA型锂离子电池进行混合脉冲功率特性(HPPC)测试,对比不同荷电状态(SOC)下的电极电位衰减情况和极化反应程度,确定电池二次利用时SOC的下限需大于0.4;根据不同放电倍率下放电深度(DOD)区间与端电压衰减快慢的关系,以及多次循环实验下电池的容量衰减程度,将退役锂离子电池的健康状态(SOH)区间划分为80%~60%、60%~45%和45%~30%等3个区间,实现梯次利用的效率最大化. 相似文献
994.
虚拟直流发电机(VDCG)功率协调控制策略将直流电机算法嵌入到DC/DC变换器控制回路中,使其模拟直流发电机运行特性,提升直流微网直流母线电压的动态稳定性。该控制通过功率分配环实现不同容量储能装置间的功率协调分配,但已有的VDCG功率协调控制策略均采用固定励磁磁通作为虚拟电机励磁系数,当再生能源输出功率发生波动或负载发生投切时,直流母线电压会产生稳态电压偏移。为消除母线电压偏移,在详细分析VDCG功率协调控制工作机理的基础上,提出虚拟直流发电机励磁补偿控制策略,通过实时补偿VDCG励磁,消除母线电压偏移,稳定直流母线电压。构建储能装置双机并联光储直流微网仿真及实验平台,分别在再生能源功率波动和负载投切情况下对传统固定励磁磁通功率协调VDCG控制及所提VDCG励磁补偿控制策略进行对比仿真及实验验证,证明所提控制策略的正确性。 相似文献
995.
996.
交错Boost变换器是中大功率开关电源前级功率因数校正装置的核心电路,其建模的准确度对开关电源的设计至关重要.为了缩小模型与实际电路间的偏差,更好地服务工程设计与应用,提出了一种峰值电流控制的非理想交错Boost变换器设计方案.在连续导电模式工况下,建立了系统功率级与控制级精确的小信号模型,获得了系统完整的交流小信号模型.基于该模型,分析了非理想因素对系统特性的影响,设计了电压控制器补偿网络,理论分析表明该模型较之传统理想模型更为精确,实验结果证实该方案能准确实现交错控制,具有动态响应快、输出电压波动小等优点. 相似文献
997.
采用固相烧结法制备了镍锌铁氧体,研究了在固定预烧温度850℃和烧结温度1200℃下预压压强对镍锌铁氧体微观结构和磁性能的影响.X射线衍射显示,预压强度不同的烧结样品均有尖晶石相出现,但主峰强度强弱不同,未经预压的铁氧体主峰强度最强;扫描电镜照片显示,未经预压的铁氧体晶粒尺寸分布较均匀,晶界交汇处几乎没有气孔,随着预压压强的增大,晶界交汇处的气孔增多;且未经预压的铁氧体,其比饱和磁化强度最高90.9 emu/g,4πMS最高5883 G,矫顽力6.2 Oe,然而这些过高数值揭示该材料不是单相NiZn铁氧体. 相似文献
998.
通过对二乙酰单肟法测定微量尿素方法存在的问题进行分析试验,改进试剂配制的配比用量,消除空白带色对试验结果的影响,总结试验实施效果与经验。 相似文献
999.
1000.
针对锂离子电池的容量在线测量困难的问题,提出了一种基于优化的融合型间接健康因子和改进的最小二乘支持向量机的锂离子电池剩余寿命间接预测方法.首先采用自适应健康因子提取方法提取了等电压升充电时间序列和等电流降充电时间序列,通过健康因子的线性组合和Box-Cox变换构建了优化的融合型健康因子.然后针对最小二乘支持向量机的超参数调整困难的问题,提出了基于粒子群优化的改进算法.在此基础上,构建了基于优化的融合型健康因子的锂离子电池剩余寿命间接预测方法.实验结果表明,提出的间接预测方法能够较好地拟合容量的退化过程,同时预测精度比基于单一健康因子的方法更高. 相似文献