大型软包锂离子电池的热物性实验研究

针对大型软包锂离子电池热物性参数的测定问题,提出适用于该型电池的热参数表征方法. 基于准稳态导热原理,建立电池的传热理论模型. 开展实验研究电池的比定压热容和导热系数与温度的依变关系,分析热损对测试结果的影响,对测试方法的有效性进行验证. 结果表明,电池比定压热容随着温度的升高而线性增大,导热系数受温度的影响较小. 在900 s内可以测得电池热参数在10~60 °C下的变化状况,实验验证结果显示测算精度高于92.3%,具有测算周期短、准确度高和测试灵活等优势.     

职业教育"提质培优"新阶段课程的内涵建设研究——以金属切削机床课程为例

通过课程建设,基于职业教育"提质培优"计划,深化"三教"改革思想,提升教师的双师素质与教科研能力,开发适合网络教学的教学资源库,建设新形态立体化教材,运用线上课程与线下课程结合的教学方法,实现分层教学,利用多元结合的教学方法培养德技兼备的高技能人才.     

不同溶液浓度下气液两相介质阻挡放电特性实验及仿真研究

采用实验与仿真结合的方式研究高频激励下柱-板电极结构在不同溶液浓度条件下的放电特性.通过实验方式测量气液两相介质阻挡放电(DBD)的放电特性,得到了不同溶液浓度和外加电压幅值条件下的电学特性和发光特性.在此基础上,结合气液两相放电物理过程,建立了与本实验对应的等效电路模型,通过实验与电场仿真结合的方式确定了模型参数,并在Simulink中建立电路仿真模型.通过仿真得到不同浓度和电压幅值下的电压电流波形及Lissajous图形,经仿真与实验结果对比,验证了仿真模型的正确性.利用上述模型进一步提取实验中无法直接获取的放电参量,如气隙电压、液相电压、放电通道电流及能量占比等.结果表明:溶液浓度对于实验得到的回路电压电流波形及发光特性影响不显著,然而通过仿真发现,气相及液相消耗能量的占比受其影响较大.随着溶液浓度的升高,尽管气相和液相功率都增大,但液相功率增加速度更快,导致液相能量占比显著增加,而通过提升激励源电压可提高气相能量占比,从而在一定程度上抑制液相获得的能量.     

双光子加工数据准备软件的研究*

双光子加工技术需要通过数据准备软件将CAD模型转换为加工数据.为此提出了三种进行双光子加工的数据准备方法,即STL处理、图片处理和线条处理;基于MFC的单文档/视图结构框架开发了软件.应用实例表明,该软件界面友好、运行可靠.     

基于FPGA的无线接入点硬件平台的设计与实现*

基于认证、安全及QoS等方面的研究需要,提出了基于FPGA的HostAP设计方案,并搭建了无线接入点的硬件平台,在此平台上进行了硬件的裁减与集成;设计和实现了无线接入点的硬件电路,完成了无线接入点的高速PCB布局布线.在PCB布局布线的过程中,重点解决了高速印制电路板设计中的传输线效应问题,最后进行了实际的系统测试.     

基于鲁棒学习算法的水下机器人神经网络控制

针对水下机器人神经网络控制系统响应速度慢及对噪声较敏感的问题,依据变结构控制理论,结合误差反向传播学习算法,推导出一种新颖的强鲁棒性学习算法,并详细讨论其全局稳定性条件,最后在水下综合探测机器人仿真平台上进行了试验研究.结果表明,控制器对学习率的改变和外界扰动有很强的鲁棒性,大大降低了机器人机械传动系统的磨损,且能够保证神经网络快速、稳定地学习,从而满足实时性控制的要求,具有较高的理论和实用价值.     

基于生物启发计算的警用流动人口分析系统

目前对流动人口的管理仅停留在数据查询比对和简单统计上,缺少对数据的深层次分析,难以对决策指挥提供支持。针对流动人口的分析问题,提出了构建一个基于生物启发计算的智能分析系统,用于发现流动人口中各类人员的流动模式以及流动人口的趋势性问题,找出异常的流动信息和模式。该系统综合运用了前沿的生物启发计算技术——基于多层染色体基因表达式编程算法、重叠基因表达进化算法、基于概念相似度神经网络分类模型和层次距离计算的聚类算法搭建了一个警用流动人口的分析平台。同时根据实际需求,提出了一种新的基于智能分析结果的分级报警模型。实验表明系统具有较高的性能和实用性。     

高深宽比SU-8微结构的简易加工技术

为了提高微驱动器的性能,提出了一种在氧化铟锡(ITO)玻璃上加工高深宽比SU-8微结构的方法.在导电玻璃的ITO层上涂覆一薄层AZ-4620正光胶,用常规的接触式曝光法,将光刻掩模上的二维图形转移到AZ-4620光胶层上,显影后利用ITO玻璃的导电性,在AZ-4620光胶曝光处电沉积镍,原掩膜图形可保真地转移到ITO玻璃表面的镍镀层上,使紫外光透过ITO玻璃基底进行反面曝光,从而保证了光刻掩模与SU-8光胶层间的完全接触,消除了厚光胶层表面不平在曝光时的散射和基片材料的反射影响,成功制备了深宽比为16、侧壁垂直度为89.5°的微结构.本方法使用设备简单,加工成本低.     

矿区土壤重金属Cd高光谱建模与模型适应性分析

以粤北南岭某矿区土壤为研究对象,采用传统采样检测方法分析土壤重金属含量.借助ASD FieldSpec 4型便携式高光谱仪测量土壤光谱反射率,将土壤反射率经过卷积平滑后进行8种数据变换,分析9种光谱数据指标与镉(Cd)含量的相关性.采用偏最小二乘和随机森林方法,结合Pearson相关系数分别建立9种光谱数据指标的土壤重金属Cd含量的高光谱反演模型.并对其预测能力进行评价,实现了局地尺度上土壤重金属Cd含量反演,探究了不同Cd浓度区间对建模精度的影响.结果表明:通过不同的数据变换方式可以有效消除基线,去除背景干扰并提高光谱数据与Cd的相关性.其中一阶微分变换效果最为理想;偏最小二乘(Partial Least Squares Regression,PLSR)与随机森林(Random Forest Regression,RF)均能不同程度预测Cd含量,其中采用一阶微分结合随机森林(FD-RF)方法所建模型具备较高可靠性,R2超过0.80;当样本浓度平均值变化超过40％时,建立的模型预测能力降低.该研究方法可以作为土壤重金属Cd检测的手段,研究结果可以为土壤重金属高光谱反演提供方法和理论支持.     

基于图像识别的10kV电缆接头施工缺陷算法应用研究

在研究10 kV电力电缆中间接头的典型缺陷类型时,通过分析施工过程,得出中间接头典型施工缺陷有主绝缘表面污渍、主绝缘划伤、外半导电层剥离不齐3类.根据污渍与主绝缘色差大,提出采用灰度色差作为判定缺陷的有效特征量;针对划伤缺陷区域与主绝缘灰度色差不明显的问题,通过提取纹理特征,达到有效区分主绝缘污渍与划伤缺陷的目的.对于主绝缘缺陷,采用基于神经网络的缺陷识别方法,能有效识别出主绝缘上的污渍与划伤两类缺陷.应用以上技术手段,实现了对整个电缆中间接头施工缺陷的判定,整体检测的有效性有较大的提高,证实了针对性算法的有效性.