电动汽车用动力电池振动疲劳测试方法开发

动力电池是当前新能源汽车中的核心零件,其性能,安全,可靠与耐久性直接影响整个车辆安全耐久性能,而电池系统的抗振动冲击特性是产品开发设计过程中需要满足的重要指标.文中着重阐述动力电池振动疲劳的测试验证策略与具体实施指导,为电池系统研发和测试工作提供重要参考.     

高分子材料导热性能影响因素研究进展

介绍了高分子材料导热性能影响因素研究进展，重点阐释了聚合物基体的结构特性（链结构、分子间相互作用、取向、结晶度等）、导热填料（种类、含量、形态、尺寸等）以及制备方法等对高分子材料导热性能的影响。     

电动汽车用动力电池振动疲劳测试方法开发

动力电池是当前新能源汽车中的核心零件,其性能,安全,可靠与耐久性直接影响整个车辆安全耐久性能,而电池系统的抗振动冲击特性是产品开发设计过程中需要满足的重要指标.文中着重阐述动力电池振动疲劳的测试验证策略与具体实施指导,为电池系统研发和测试工作提供重要参考.     

基于MATLAB灰色Elman网络中长期电力负荷预测

良好的负荷预测模型能够精准且快速地计算预测值,有利于合理地规划分配电能,提升电网运行稳定性.基于MATLAB搭建灰色Elman网络电力负荷预测模型,参考安徽省淮南市"十三五"能源规划[1],以对淮南市进行中长期电力负荷预测为例,同时设置基于MATLAB搭建的Elman网络和灰色理论中的GM(1,1)模型为对照组进行对比仿真实验.提出灰色Elman网络相比对照组具有更高的运算精度,灰色Elman网络对比Elman网络有更好的训练效果.     

乙醇浓度预测的多元线性回归模型建立及验证

设计了由光源、气室、探测器和控制器等组成的非分散红外吸收系统，往气室内通入不同浓度的多组分气体（含有乙醇、二氧化碳和水蒸气），采用红外光谱仪进行光谱数据采集，得到多组分气体混合光谱图。根据数据集样本求解回归系数，建立了多元线性回归模型，并进行干扰修正以降低二氧化碳和水蒸气对乙醇浓度预测的影响。对建立的多元线性回归模型进行评价，结果表明:模型真实有效且具有良好的线性回归效果，可以用于预测气体浓度，乙醇、二氧化碳和水蒸气浓度预测误差均在可接受的范围之内，其中乙醇浓度预测误差最小，不超过2.0×10-4。通过干扰修正尽可能排除二氧化碳和水蒸气的干扰，能够较准确地预测乙醇浓度。     

川中地区侏罗系沙溪庙组致密气处理和解释关键技术与应用

四川盆地蕴含丰富的致密砂岩气资源，近期利用高精度三维资料开展侏罗系沙溪庙组河道砂体勘探取得突出成效。沙溪庙组河道砂体具有横向变化快、储层非均质性强的特点，因此提高河道砂体的边界识别及其含气性预测精度是致密气地震勘探的关键。通过开展AVO特征低频保护的“六分法”（分类、分频、分时、分域、分步和分区）高保真叠前去噪、近地表Q补偿和OVT域叠前时间偏移等技术攻关，形成了一套针对川中地区侏罗系沙溪庙组致密气藏的“双高”（高保真、高分辨率）地震处理技术，并创新应用“双亮点”属性及多波、多分量砂体含气性地震预测等解释技术，提高了含气砂体预测精度。该技术系列在川中沙溪庙组致密气预测应用成果显著，地震数据频带得到了拓宽，低频信息更加丰富，资料信噪比明显提升，河道边界及其含气性预测的精度大幅提高，钻井成功率超过83%，应用成果有力地支撑了该地区沙溪庙组致密气的增储上产。     

机械设备故障规律及运行趋势预测方法综述

对于机械设备的故障运行问题,技术人员应当深入研究机械设备的故障规律,并研究出运行趋势的预测方法,从传感器的检测时间间隔与使用数量等方面加以深入的研究。本文介绍了机械设备运行状态的故障预测方法,并将机械设备运行状态的故障预测方法总结为三个步骤,分别是数据获取、处理与设备寿命预测,结合这些内容,提出了关于机械设备故障运行的一些方法,旨在为相关技术人员提供参考依据。     

冰蓄冷空调直接供冷电费贯序削减趋优控制方法

冰蓄冷空调优化控制方法中,基于智能算法的控制方法建模及求解复杂,可行性差,而工程常用的控制方法经济效益不佳.为解决上述问题,首先,以机组工况容量、蓄冰容量为约束条件,以日运行费用最小为目标函数,构建冰蓄冷空调优化运行的数学模型.然后,提出一种基于直接供冷电费贯序削减的冰蓄冷空调趋优控制方法,根据电价及直接供冷电费的排序安排制冰及融冰的时段,经迭代计算可寻得优化解.最后,与GAMS软件优化结果相比较,验证该方法的有效性,与工程常用的控制方法相比较,验证所提的方法的经济性和可行性.     

应用卡尔曼滤波的激振力时域识别方法研究

激振力识别属于结构动力学中的第二类反问题,为识别振动系统的激励力,本文基于卡尔曼滤波器和最小方差估计的方法,分别建立了以系统位移和加速度为输入参数的激振力时域识别方法.推导了两种方法的识别公式,并对两种方法的识别结果和识别结果的稳健性进行了仿真分析.仿真结果表明,两种方法对噪声方差初值的设定均不敏感;以加速度幅值为输入的方法识别精度优于以位移幅值为输入的方法;以位移幅值为输入的方法识别结果稳健性较好.最后采用力锤敲击试验验证了识别方法的有效性和精度.     

FE-SEA方法在平台支持船噪声预报中的应用

平台支持船由于作业需要通常配备有动力定位系统,其在侧推工况下舱室噪声超标较为严重。针对这个问题采用计算流体力学(CFD)方法,得到侧推螺旋桨作用在导管上的脉动压力,并将时域计算结果转换成噪声计算的激励条件。采用有限元(FE)与统计能量分析(SEA)混合方法建立船体中频段FE-SEA耦合模型并建立船体高频段SEA模型,对某65 m AHTS船侧推工况下全频段(63 Hz~8000 Hz)舱室噪声进行预报,分析该船噪声分布规律及主要影响因素。并建立起全船的SEA模型,在中频段对比SEA与FE-SEA两种方法得到的舱室声压级频谱曲线,验证了使用混合模型的必要性。