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1.
2.
采用三电极电池实时监测不同倍率充放电过程中全电池、正极对锂、负极对锂以及浓差电池电压变化,得到不同倍率下充放电过程中正负极之间液相锂离子浓度变化规律,与此同时还研究了不同层数隔膜三电极电池正负极之间液相锂离子浓度的变化趋势.本工作通过恒电流间歇滴定法(GITT)测试了三电极电池中正极Li(Ni0.65Co0.2Mn0.15)O2(NCM65)电极表观化学扩散系数和负极石墨电极表观化学扩散系数.结果表明,充放电过程中正负极之间液相锂离子浓度变化与负极对锂电位有关,且充电过程正负极之间液相锂离子浓度大于放电过程正负极之间液相锂离子浓度.充电过程中,倍率越大,正负极之间液相锂离子浓度越大,放电过程则相反.通过增加正负极之间隔膜层数以此增加扩散路径,隔膜层数增加正负极之间液相锂离子浓度有所降低,总体锂离子浓度变化趋势保持不变,但靠近正负极侧液相锂离子浓度有一定差异.GITT测试正极NCM65电极表观化学扩散系数(3.57×10-9~5.63×10-8cm2/s)大于负极石墨电极表观化学扩散系数(1.16×10-10~8.21×10-8cm2/s),且负极石墨表观化学扩散系数的变化趋势也与负极对锂电位有关,因此得出正极脱嵌锂速度大于负极,液相锂离子浓度变化受负极扩散的影响. 相似文献
3.
为了提高冷连轧过程控制系统中轧制力模型的设定精度,提出了一种轧制力和前滑模型的综合自适应算法.通过建立综合自适应目标函数,以变形抗力和摩擦系数模型中的自适应系数作为寻优参数,并采用Rosenbrock算法求解目标函数,可以同时得到满足轧制力模型和前滑模型计算精度的自适应系数.该模型自适应算法可成功应用于某1 450 mm冷连轧机组.结果表明,采用该模型的综合自适应算法后,轧制力设定精度显著提高,且满足在线控制要求. 相似文献
4.
为了解决传统热连轧负荷分配优化普遍采用约束方法进行求解时求解步骤繁琐、不容易获得最优解的问题,提出了一种惩罚函数算法.通过引入函数惩罚项,将多目标函数约束求解问题转化为无约束求解问题.建立了带有惩罚项的轧制力、板形、功率和温度的单目标函数,进而采用线性加权求和法建立了综合多目标函数.利用Nelder和Mead单纯形解法则进行求解,简化了求解的步骤,最终得到了兼顾轧制力平衡、板形最优及温度合理的负荷分配方案.实际应用效果表明,与传统负荷分配方式相比,基于多目标优化得到的轧制规程更符合实际生产要求,具有良好的应用前景. 相似文献
5.
研究不同相区内的两种正极材料Li(Ni0.6Co0.2Mn0.2)O2(NCM622)和Li(Ni0.8Co0.1Mn0.1)O2(NCM811)的结构变化、热稳定性及放热反应机理.两种三元正极材料在充电过程中,相变顺序为H1、M、H2和H3.当结构转变为M相时,材料在高温下开始分解释氧,当结构转变为H2相时,材料热分解临界温度降低50℃左右.所研究的两种材料中,NCM811的热稳定性较差,主要原因有两个方面:首先,NCM811转变为不稳定相的临界电压较低,M、H2相变的临界电压分别为3.60 V、4.00 V,低于NCM622(分别为3.67 V和4.64 V);其次,同处于M相时,NCM811的释氧分解温度为300℃,低于NCM622的500℃. 相似文献
6.
7.
彭文 《自动化与仪器仪表》2011,(5)
川化股份有限公司化肥厂二化尿素装置为日产2460T尿素的大型化肥装置,其CO2压缩机采用日本三菱3V-7B型两缸四段压缩机,由抽汽注汽冷凝式透平驱动.该透平的转速控制由505E控制器实现,并与ProTech 203相结合实现压缩机的两级超速保护.Woodward 505E数字控制器适用于具有一次可调整的纯抽汽、抽补结合或纯补汽型式透平的控制,可现场编程组态,使标准的设计能适用于各种不同的控制场合.文中介绍了505E控制器在UGB151 CO2压缩机上的调速应用,并例举调速系统出现的故障,进行分析排除. 相似文献
8.
采用差示扫描量热仪(DSC)对满嵌锂态石墨负极在50~400℃之间出现的放热反应进行了研究.对不同荷电状态(SOC)的负极进行DSC、扫描电镜(SEM)和X射线衍射(XRD)分析以研究放热反应发生的过程.对负极中各物质之间可能发生的反应也均使用DSC进行分析.最终得出石墨负极各放热反应归属:100~120℃为SEI膜分解.200~270℃为锂与电解液的反应,270~300℃为锂与羧甲基纤维素钠(CMC)的反应以及电解液的分解反应,300℃以上放热尖峰为锂与石墨的反应. 相似文献
9.
在热轧现场轧制规格切换或工况异常的情况下板凸度控制模型偏差较大,为了提高模型精度,提出了一种基于深度森林的热轧带钢凸度预测模型。深度森林模型融合了集成学习和深度学习的思想,采用了多粒度扫描增加数据特征多样性,采用级联森林逐层处理,使得模型具备强大数据拟合能力。将热轧数据经前期预处理导入模型,并对模型参数进行了网格搜索寻优,对比随机森林模型,深度森林模型的效果更优。基于深度森林的热轧带钢凸度预测模型得到了MSE值为6.537,MAE值为1.587,MAPE值为2.903%和R值为0.985的预测性能。 相似文献
10.
针对轧制过程实际数据噪声大、难以获取准确板形调控功效系数的问题,提出了一种融合集成经验模态分解(EEMD)和小波变换(WT)的数据降噪方法。将含有噪声的实际生产数据经过EEMD分解后,利用小波变换方法对噪声主导的本征模态分量(IMF)进行降噪处理,处理后的噪声分量与其余分量重构得到降噪后数据,并结合结构方程模型(SEM)计算得到板形功效系数。利用1 450 mm五机架冷连轧生产线实际数据进行试验,结果表明,EEMD-WT-SEM方法可以有效降低数据噪声,有效提升板形调控功效系数的准确性。 相似文献