一种基于计划识别的安全事件关联分析方法

针对现有的事件关联分析方法在处理少量、零碎审计事件信息时,无法进行有效、准确关联分析的问题,利用计划识别理论对不完整信息处理方面的优势,提出基于计划识别的事件关联分析框架并设计了相应的算法。该算法以系统审计日志和安全状态信息为审计事件源,利用事件分析模块对元事件进行标准化处理,基于计划识别进行事件关联推理,提高了安全事件关联分析的效率和准确度。     

动力锂电池温度场仿真分析

动力锂电池是纯电动汽车的核心部件,性能受温度影响较大,较高的温度会减少电池的循环使用寿命,甚至造成燃爆事故。针对锂电池在工作过程中的发热问题,根据电化学反应理论与电池生热理论,建立了基于NTGK模型的电化学-热耦合模型并进行仿真分析,得到了不同放电倍率下电池的最大温升和最大温差的变化情况。搭建试验平台对仿真结果进行试验验证,结果表明,试验温度变化曲线与仿真分析结果基本吻合,验证了模型的可行性,且随着放电倍率增大,电池的温升越快,最高温度和最大温差越大。     

简易遮阳网对夏季教学楼中庭光热环境影响的实验研究

随着中庭空间在公共建筑中的广泛应用,在增强视觉美观、改善室内光环境的同时,也带来了夏季室内温度过热的问题,笔者以教学楼为研究对象,在其天窗有无遮阳的情况下进行了中庭空间温度、照度数据对比测试实验,分析了夏季天窗外遮阳对中庭空间光环境的影响以及对室内的降温效果,并在时间与空间维度对其效果的显著性进行了研究.研究结果表明,...     

基于双自适应无迹卡尔曼滤波算法的锂电SOC/SOH联合估计

合理准确地估算出电池荷电状态（SOC）与健康状态（SOH）对电动汽车安全运行和能量分配有重大意义。目前锂离子动力电池状态参数的研究中,很少考虑两个参数在估算过程中的相互影响;传统无迹卡尔曼滤波（UKF）算法在应用时,常因难以真实模拟实际噪声导致估算误差增大。针对这些问题,这里以电池Thevenin等效电路模型为基础,结合改进的AUKF,提出双自适应无迹卡尔曼滤波算法（DAUKF）,实时更新计算模型参数,实现SOC与SOH的联合估算,提高算法的估算精度。最后通过实验及仿真对比,验证了该算法的可行性及估算精度。