检索结果-南通市图书馆

锂离子电池能量密度大、自放电率低、无记忆效应、绿色无污染,在电动汽车中得到广泛应用。精确的荷电状态（State Of Charge,SOC）估计是电池管理系统（Battery Management System,BMS）中最重要的任务之一。SOC是电池当前剩余电量与总电量的比值,SOC不可通过传感器直接测量,只能通过测量电流、电压、温度等参数间接获得。目前较多的研究侧重于SOC估计算法的优化,却忽略温度对模型参数辨识结果与SOC估计的高敏感性,从而导致误差过大。因此,如何能在复杂环境下提升参数辨识以及SOC估计的精确性,仍是目前研究的热点之一。本文以磷酸铁锂电池为研究目标,对考虑温度的电池参数辨识方法进行研究分析,并充分考虑平台期对SOC估计的影响。具体研究内容如下:（1）首先,分析了锂离子电池的充放电特性,为了建立考虑SOC与温度耦合的双极化动态热模型,在实验室对磷酸铁锂电池进行-20℃、-10℃、0℃、10℃、-20℃、35℃下的混合脉冲功率（Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC）放电实验,拟合得到了开路电压（Open Circuit Voltage,OCV）与温度、SOC的关系,并通过Matlab/Simulink完成参数的辨识和模型的搭建。（2）在参数辨识过程中,为了消除待辨识参数的初始值不准确对锂离子电池模型参数辨识结果的影响,提出了一种粒子群（Particle Swarm Optimization,PSO）优化Matlab联合1st Opt的参数辨识方法,在极化内阻与极化电容的辨识上,充分利用1st Opt强大的全局优化能力获得准确的初始参数值。并将准确的初始值传递给Matlab,经过验证,该方法既解决了Matlab参数辨识的初始化问题,又提高了参数辨识精度;在欧姆内阻（R）的辨识上,研究发现,传统的参数R计算方法是通过端电压的压升（或压降）来计算,由于采样误差以及人为选择压升（压降）的起始点与结束点具有随机性,会影响R的辨识精度,从而引起放电阶段的仿真端电压与真实端电压发生偏离,为了解决上述问题,以SOC的平均误差为目标函数,使用PSO寻找最优的R值,以提高参数辨识的精度和效率。（3）为了提高SOC估计的精度,考虑温度对电池建模过程的影响,建立了SOC与温度耦合的双极化动态热模型。引入PSO精确获取最优温度偏置,对电池模型的温度输入进行校正。然后,将仿真得到的电池端电压与实验数据进行对比验证。计算结果表明,考虑温度偏置的最大和最小平均误差分别为0.962%和0.007%,而不考虑温度偏置的最大和最小平均误差分别为3.622%和0.109%,证明了所建立模型的精确性。（4）为了解决磷酸铁锂电池在平台期时SOC估计精度差的问题,对扩展卡尔曼滤波（Extended Kalman Filter,EKF）算法进行改进,提出改进的考虑平台期增益的扩展卡尔曼滤波算法,新算法考虑了平台期增益G对SOC估计的影响,并使用鲸鱼优化算法（Whale Optimization Algorithm,WOA）寻找最优的平台期增益,经过验证,该算法可以在平台期阶段提高SOC的估计精度。为了验证算法的通用性,使用优化后的算法对动态应力测试（Dynamic Stress Test,DST）下的SOC进行估计,最大误差小于0.8%。结果表明,本文所建立的模型在较宽的温度范围内仍具有较高的精度。研究结果为电池参数辨识与SOC估计的相关研究提供了理论参考。

关键词： Matlab联合1stOpt 智能优化算法离线参数辨识双极化动态热模型 SOC估计

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基于深度学习的计算机辅助HAZOP分析研究

基于深度学习的计算机辅助HAZOP分析研究

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作者：杨照明北京化工大学

学位级别：硕士

石油化工行业作为全球经济的重要支柱,不仅提供必需的能源和原料,同时也伴随着显著的安全与环境挑战。随着工业化进程的加速和化学工艺的日益复杂,确保生产过程的安全已经成为企业和社会的重要任务。HAZOP分析(Hazard and Operability a... 详细信息

石油化工行业作为全球经济的重要支柱,不仅提供必需的能源和原料,同时也伴随着显著的安全与环境挑战。随着工业化进程的加速和化学工艺的日益复杂,确保生产过程的安全已经成为企业和社会的重要任务。HAZOP分析(Hazard and Operability analysis)方法,即危险与可操作性分析方法是一种针对包括但不限于工业、电力等系统的系统性安全分析方法,以其系统性和结构化特点,在识别和评估化工过程中潜在的偏离和风险方面展现出独特的优势,成为化工行业最广泛使用的安全分析技术之一。然而,HAZOP分析面临的一个主要挑战是报告信息复用性差。由于HAZOP报告通常针对特定过程或系统生成,其内容密集、专业性强,报告间的信息难以直接复用。尤其HAZOP分析报告中,严重性、可能性等级的确定大多由专家讨论确定,严重依赖专家经验,且信息难以复用。针对上述挑战,本文提出了BERT+Keywords双输入深度学习模型,该模型实现了HAZOP分析中严重性和可能性标签的自动预测。BERT层能够捕获文本内容的深层次语义和上下文信息,而Keywords层即TFIDF层专注于提取文本中的关键信息,通过融合两种特征,模型能够更全面地理解和分类HAZOP报告的严重性和可能性标签。为HAZOP信息复用提供了新工具。此外,本文进行了基于Web的HAZOP严重性和可能性自动预测应用的开发。通过自动化预测过程,显著提高了分析速度,减少了对分析师的需求,并缩短了制作报告的时间。该应用为HAZOP信息复用提供了更加便捷的途径,即使是非专家用户也能通过可视化界面快速理解和应用HAZOP分析方法。此应用特别适合不同地点的分析师协同工作,为远程团队协作和沟通提供了有力工具。通过更新标签数据和模型,该系统能够及时更新严重性和可能性的评估结果,从而支持更快的风险响应和更好的决策制定。此外,该应用还可以作为培训工具,帮助新手快速学习并掌握HAZOP分析,同时促进不同背景专业人士的合作,提高非安全专业人员参与风险评估过程的能力。综上所述,本文通过提出文本分类模型和标签预测应用,为提升HAZOP分析的效率和质量、解决信息复用性差的挑战提供了有效的解决方案。这些创新不仅推动了石油化工安全管理的现代化,也为未来安全分析的技术创新和方法改进提供了有价值的参考。

关键词： HAZOP分析文本分类 BERT TFIDF Web应用

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拖拉机发动机负载水平的燃油消耗模拟

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农机化研究 2024年

作者：白彩盛徐照明兰州现代职业学院

通过建立数学模型和运用模拟算法,分析了不同负荷水平(40%、50%、60%、70%、80%、90%)下的拖拉机发动机扭矩和油耗,并验证仿真模型。研究结果表明:发动机扭矩和燃料消耗与负载水平成正比,在每个负载水平下模拟和测量的发动机扭矩和燃料... 详细信息

通过建立数学模型和运用模拟算法,分析了不同负荷水平(40%、50%、60%、70%、80%、90%)下的拖拉机发动机扭矩和油耗,并验证仿真模型。研究结果表明:发动机扭矩和燃料消耗与负载水平成正比,在每个负载水平下模拟和测量的发动机扭矩和燃料消耗之间不存在显著性差异(P>0.05),这对于优化拖拉机的使用和提高燃油利用效率具有重要意义。

关键词：拖拉机发动机燃油消耗负荷水平模拟模型

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基于四苯乙烯的柔性发光材料的构筑及性能研究

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有机化学 2024年第8期44卷 2538-2544页

作者：王源浩孙钰凯刘昱迒张照明颜徐州上海交通大学化学化工学院上海交通大学变革性分子前沿科学中心

柔性发光材料凭借在不同外力作用下仍能保持形状完整和发光性能的特点,在技术生产的多个领域有着广泛的应用.利用四苯基乙烯作为发色基团,利用硫醇与双键高效点击聚合的方法,构筑了一系列荧光强度可调的柔性发光材料.通过调节参与聚合... 详细信息

柔性发光材料凭借在不同外力作用下仍能保持形状完整和发光性能的特点,在技术生产的多个领域有着广泛的应用.利用四苯基乙烯作为发色基团,利用硫醇与双键高效点击聚合的方法,构筑了一系列荧光强度可调的柔性发光材料.通过调节参与聚合的不同官能度硫醇单体的比例,制备了机械性能优异的聚合物网络,其断裂伸长率为377%,断裂应力为33.0MPa,韧性可达90.6MJ/m3.通过外力诱导分子构象变化,发现材料的荧光量子产率会随着拉伸程度的增加而升高.同时,该材料在溶胀后会发生荧光淬灭,挥发溶剂后荧光重新出现,符合聚集诱导发光的规律.基于以上研究,该柔性发光材料的机械性能优秀且荧光强度可调,因此有望在发光传感器、信号探测器等方向开展实际应用.

关键词：聚集诱导发光柔性发光材料聚合物网络机械性能荧光强度调控

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