基于差分电压和Elman神经网络的锂离子电池RUL预测方法

锂离子电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测对电池的使用维护极为重要,提出一种基于差分电压和Elman神经网络预测锂离子电池RUL的方法.首先,根据美国国家航天航空局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的锂离子电池数据集,分析电池差分电压曲线和充放电曲线,提取电池容量退化特征量;其次,通过Pearson法分析特征量之间的相关性,将充电差分电压曲线初始拐点值、放电差分电压曲线峰值、放电时间、静置时间作为电池RUL预测的间接健康因子;最后,建立以上述间接健康因子为输入,电池容量为输出的Elman神经网络,进行锂离子电池的RUL预测.基于不同间接健康因子和不同神经网络的四种电池容量预测对比实验表明,在间接健康因子中加入充电差分电压曲线初始拐点值和放电差分电压曲线峰值可以提高电池寿命预测精度,Elman神经网络可准确预测电池容量.基于不同循环次数预测电池RUL,预测的平均均方根误差为1.55％.     

液相沉淀法制备的棒状α-MnO2研究

采用硫酸锰和高锰酸钾为原料,用液相沉淀法制备α-MnO2,经XRD、SEM、差热热重、循环伏安和恒流充放电测表征分析.结果表明,硫酸锰和高锰酸钾在80℃的条件下,反应4h,得到分散均匀、棒径约10 ～20 nm的α-MnO2粉体,在1 mol/L的Na2SO4电解液中扫描速度为75 mV/s,表现出较好的循环特性,300 mA/g恒流充放电,比电容为112.6 F/g,阻抗为0.75 Ω.     

图形对数据库管理系统的要求

确定CAD/CAM环境中图形对数据库技术的要求是建立面向CAD/CAM数据库管理系统的先决条件。本文通过对图形信息、图形操作的讨论和分析,指出CAD/CAM环境中图形数据库系统所应具有的功能,在此基础上提出一种更适用于图形的数据库组织结构。     

炼油厂循环水系统化学清洗预膜

研究了影响炼油厂循环水水质的因素,通过对循环水系统进行化学清洗、预膜,减少了工业污水排放,有利于节约水资源;同时经过水质稳定剂的处理,对管道、设备起到了缓蚀、阻垢的作用,提高了冷换效果,延长了设备的使用寿命。     

关于高层房屋建筑工程施工安全风险管理探究

在高层建筑工程施工过程中,对施工技术要求很高,同时也存在很大的安全风险。因此,施工单位要根据建筑工程的特点,分析在施工过程中存在的安全风险,做好安全管理工作,保证人身安全,创造安全文明的施工环境。     

微米尺度压痕测试设备的研发及其可靠性

基于Oliver-Pharr方法和断裂韧度测试方法成功研制了一台微米尺度压痕测试设备,使用有限元方法对其机械可靠性进行验证,并利用该设备测试了高纯铝和氧化锆陶瓷的力学性能参数,验证设备的测试性能。结果表明：所研制的微米尺度压痕测试设备结构稳定,设计合理,闭环控制稳定性好,噪声水平较低,满足测试要求。采用该设备在不同压入载荷下测得高纯铝及氧化锆陶瓷的硬度、弹性模量以及断裂韧度与使用标准压痕设备测试得到的结果一致,相对误差小于7%,证明了该设备测试结果的准确性。     

基于小波变换的航空γ能谱异常信息线单元校正方法

针对航空γ能谱测量工作时矿致异常信息在时域批次性干扰下难以有效提取的问题,结合小波变换理论与测线标准差变异系数理论,提出一种新的线单元校正方法。该方法利用小波变换擅长处理非稳态采样数据信号的特性,采用小波变换对线单元数据进行多尺度分解,通过软阈值滤除近似信号,有效去除含有时域批次性干扰的非地质背景信息,并对表征异常的细节信息进行重构,实现对时域批次性干扰的线单元校正。通过对实测数据的校正处理验证,结合航空伽马能谱地面异常查证结果及矿区地质简图,表明该方法削弱时域批次性效果明显,缩小了异常范围,提高了矿致异常点识别准确性,且异常形态与地面查证结果一致,客观还原测区的放射性核素分布情况。     

减速机漏油问题的改进

对减速机漏油问题进行分折并提出了改进方法。     

TC6钛合金变形组织不同取向绝热剪切敏感性研究

利用分离式Hopkinson Bar技术,对α+β双相钛合金TC6锻态变形组织不同取向圆柱试样进行动态压缩试验,结合力学响应及微观分析方法,研究TC6钛合金变形组织不同取向的绝热剪切敏感性。结果表明:TC6钛合金变形组织不同取向的绝热剪切敏感性不同,具有显著的各向异性特点,法向(ND)具有最高的绝热剪切敏感性,RD方向具有最小的绝热剪切敏感性。3种不同取向的绝热剪切敏感性差异主要是由于变形过程中各取向所产生的热软化效应不同所致。