检索结果-南通市图书馆

作者：朱志恒南京林业大学

学位级别：硕士

当前我国经济已迈入了高质量发展的轨道,人民收入不断提高,产业发展持续向好,国际地位日益提升,但以往粗放式的经济发展却引发了资源能源短缺、生态环境恶化、人地矛盾突出等一系列问题,而绿色经济发展模式作为可持续发展理念的延伸,是... 详细信息

当前我国经济已迈入了高质量发展的轨道,人民收入不断提高,产业发展持续向好,国际地位日益提升,但以往粗放式的经济发展却引发了资源能源短缺、生态环境恶化、人地矛盾突出等一系列问题,而绿色经济发展模式作为可持续发展理念的延伸,是协调经济、社会和环境三者关系的必然选择。金融作为现代经济的核心,对于推动产业转型升级、促进经济绿色低碳发展至关重要。作为国家经济发展和金融集聚前沿高地的长三角城市群,探索金融与绿色经济发展的耦合协调关系,将金融融入绿色经济发展过程中,促进二者协同共进,对于实现长三角地区乃至全国金融和经济的可持续发展意义重大。基于此,本文通过梳理现有文献,在理解绿色经济与金融发展相关理论概念、二者协调作用机理和分析目前发展状况的基础上,分别构建了长三角城市群绿色经济与金融发展的评价指标体系,采用CRITIC-马氏距离TOPSIS法对其在2015-2020年间的绿色经济和金融发展水平加以测度,随后通过耦合协调度模型研究两系统间的耦合协调关系,最后通过障碍度模型识别阻碍长三角城市群绿色经济与金融发展的关键障碍因素。研究表明:(1)2015-2020年间长三角城市群的绿色经济和金融发展水平整体均呈稳定上升趋势,不同城市间的水平差异显著,综合表现为上海市>江苏9市>浙江8市>安徽8市;在绿色经济发展方面,上海、南京、杭州综合水平领先,宣城、池州、铜陵排名靠后,在绿色经济发展四项标准层上,环境保护层历年得分均最高;在金融发展水平方面,上海、南京、杭州、苏州、合肥处于领先地位,滁州、宣城、安庆、池州、马鞍山排名靠后,在金融发展体系三项标准层上,金融规模层得分呈逐年递增趋势,金融结构层历年得分均最高。(2)研究期间,长三角城市群绿色经济与金融发展耦合作用程度显著,耦合协调度呈波浪式上升趋势,整体水平在勉强协调等级和初级协调等级间上下波动;在市域上,上海、南京、杭州、苏州、无锡两系统耦合协调度处于领先位置,滁州、宣城、池州、铜陵、马鞍山排名落后,处于失调发展状态;在空间分布上呈现非均衡分布特征,协调等级参差不齐,表现为东部沿海城市高、西南内陆城市低,以上海、南京、杭州、合肥为点状中心向四周梯状递减。(3)障碍度模型实证发现,节约用水量、一般工业固体废物综合利用量、第三产业产值占比、每万人拥有公厕数、工业产值占比是影响长三角城市群绿色经济发展的主要障碍因素,金融机构存贷比、金融机构存贷余额、保险深度是阻碍长三角城市群金融发展水平的最主要障碍因素。基于研究发现,本文提出了(1)城市因地制宜与协同发展并重;(2)完善能源监管制度和加强节能宣传,推动绿色生产生活;(3)优化金融生态环境,大力发展绿色金融以提升金融服务效率。一共三方面的对策建议,以期推动长三角城市群绿色经济与金融发展的协调共进。

关键词：长三角城市群绿色经济金融发展马氏距离TOPSIS 耦合协调度模型

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黄山野生藏酋猴的行为传染研究

黄山野生藏酋猴的行为传染研究

作者：张彧恒安徽大学

学位级别：硕士

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二指机械手抓取预测的深度学习研究

二指机械手抓取预测的深度学习研究

作者：袁昕恒中国科学技术大学

学位级别：硕士

机器人和机械臂等设备的应用不断推进着工业、服务业等的自动化进程,而作为机器人、机械臂与环境交互的重要手段之一,机械手抓取是一个重要的科学问题。针对种类繁多的抓取设备,许多理论、算法被用以解决抓取的稳定性、多指力分布问题,... 详细信息

机器人和机械臂等设备的应用不断推进着工业、服务业等的自动化进程,而作为机器人、机械臂与环境交互的重要手段之一,机械手抓取是一个重要的科学问题。针对种类繁多的抓取设备,许多理论、算法被用以解决抓取的稳定性、多指力分布问题,例如力封闭为代表的分析方法。而新兴的深度学习算法将计算机视觉进一步发展,通过大量的数据集训练,使神经网络可以在图像中提取有效的抓取信息。本文以二指机械抓手为目标,结合理论分析方法和数据导向的深度学习方法,深入研究了二指抓取稳定性,并搭建了多尺度的抓取模型,最终实现了实时、多尺度的机械手抓取位置检测。本文首先使用力封闭条件来验证二指抓取的稳定性,并在旋量空间中优化机械手指接触力的分配。在接触点上采用软指接触模型描述接触力,并将其与抓取矩阵结合构成旋量空间,通过改进射线法判断抓取是否能构成力封闭。在获得旋量空间后,将各接触点力分配问题以线性规划方法得到最优解,进而研究抓取位置、抓取角度改变对抓取效率的影响程度。通过计算实例探讨二指抓取位置选取的特点,并确定了康奈尔抓取数据集作为研究训练的数据来源。本文进一步构建了实时的多尺度抓取检测器。该抓取模型在样本匹配方法、特征提取网络和预测子网络等方面得到有效改进。为了将所有抓取样本纳入训练算法、并实现各尺度的抓取矩形分离,模型采用覆盖框代替样本与各尺度锚框相结合的设计思路。为实现不同尺寸抓取矩形检测,抓取模型使用了特征金字塔,分别预测不同尺度特征;该模型还构建了特征金字塔网络,使用深层特征图中的高维语义信息辅助浅层特征,从而提升网络对于小目标检测的精确度。网络末端结构分别使用三个子网络预测背景、抓取和边界框回归参数,这里背景预测的引入有效的控制了简单负样本对网络训练的影响,增强了抓取预测精度。测试结果标明,多尺度抓取检测模型能够筛选分离所有尺度的样本,并以每秒22帧的速度在康奈尔数据集的图像分割法上最高达到98.87%的检测准确率。本文提出的多尺度检测模型对更复杂、更灵活工作环境中的二指抓手检测具有重要意义,将为二指抓手等抓取设备的更加全面完备的抓取检测算法提供新的设计思路。

关键词：抓取检测二指抓手旋量空间深度学习特征金字塔

跟踪审计在旧城区改造工程的应用研究——以N城为例

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跟踪审计在旧城区改造工程的应用研究——以N城为例

作者：刘钧恒吉林建筑大学

学位级别：硕士

旧城区改造工程是保障性安居工程的重要组成部分,随着经济和城镇化建设的不断加快,城市中的既有建筑已经面临着不可逆的老化与现代城市格格不入。同时,为了满足人民对美好生活的向往,让更多的人群享受到改革开放的成果,政府在保障性安... 详细信息

旧城区改造工程是保障性安居工程的重要组成部分,随着经济和城镇化建设的不断加快,城市中的既有建筑已经面临着不可逆的老化与现代城市格格不入。同时,为了满足人民对美好生活的向往,让更多的人群享受到改革开放的成果,政府在保障性安居工程投入了大量的资金和出台了相应的政策,旨在提升和改善人民群众的住宅环境以及满足贫困家庭、低收入家庭和更多的困难家庭的住房问题,使人民群众住有所居,住得舒适。近些年来,随着大量资金的投入,旧城区改造工程的实施,使广大人民群众的住房条件具有实质性的提升和质的飞跃,但也滋生了很多的问题。本文在阅读大量文献的基础上引入N城旧城区改造工程的案例,对旧城区改造工程跟踪审计内容进行探究,通过在招商引资阶段和旧改工程施工阶段建立博弈模型,细致分析了房地产开发商与旧改指挥部官员存在寻租风险和施工单位与监理单位存在合谋风险的深层原因,指出了其风险概率与跟踪审计介入的监督成本、团队稽查能力以及惩罚力度息息相关的问题,提出了在完善法律法规提高惩罚力度、创新审计方法降低成本、强化审计队伍建设提高自身软实力等方面相关的解决对策,为有效地化解旧城区改造跟踪审计存在的问题、降低各种风险具有一定的实践意义。

关键词：旧城改造工程跟踪审计博弈论寻租合谋

新高考背景下分层教学在高一化学教学中的实践研究——以华明高级中学为例

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新高考背景下分层教学在高一化学教学中的实践研究——以华明高级...

作者：张耀恒贵州师范大学

学位级别：硕士

新高考背景下的核心素养旨在培养学生适应终身发展与社会发展所需要的必备品格和关键能力。当前3+3和3+1+2两种高考模式占据主流,高中生在完成必修课程学习后可选修不同科目参加高考。这样一来可供学生选择的机会比“非文即理”模式大... 详细信息

新高考背景下的核心素养旨在培养学生适应终身发展与社会发展所需要的必备品格和关键能力。当前3+3和3+1+2两种高考模式占据主流,高中生在完成必修课程学习后可选修不同科目参加高考。这样一来可供学生选择的机会比“非文即理”模式大大增多,从而利于发展学生个性,促使每位学生最佳发展。这与分层教学肯定学生个体差异、因材施教的理念高度吻合。因此新高考背景下的分层教学研究成为当下学者们提升教学质量的研究热点。本文以处于新高考改革实施初期的广西玉林市华明高级中学为例,选取华明高级中学2022年秋季学期高一(4)班为实验班,高一(5)班为对照班。利用分层教学在班级授课时尊重个体差异、因材施教、促进每位学生获得最佳发展的特点,在实验班进行新高考背景下高一化学分层教学实践研究。经过近半年的实践与研究,得出分层教学在实验班有显著提升学生化学知识水平,促进学生养成良好学习习惯,增强班集体凝聚力,提升教师教学水平的结论。论证了分层教学具有高效性、科学性、利于学生终身发展的优势。为笔者教育教学工作积累了一定教学方法和经验,也为其他分层教学研究学者提供相关参考。

关键词：新高考高一化学分层教学实践

飞秒激光烧蚀海工钢制备超疏水表面及机理研究

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飞秒激光烧蚀海工钢制备超疏水表面及机理研究

作者：肖凯恒辽宁科技大学

学位级别：硕士

随着超疏水表面应用的进一步增加,快速制备稳定的超疏水表面逐渐成为研究热点之一。研究表明决定材料表面疏水性的关键因素为材料表面的微纳米结构和材料的表面能。飞秒激光加工技术作为一种绿色清洁的加工手段已被广泛应用于材料表面... 详细信息

随着超疏水表面应用的进一步增加,快速制备稳定的超疏水表面逐渐成为研究热点之一。研究表明决定材料表面疏水性的关键因素为材料表面的微纳米结构和材料的表面能。飞秒激光加工技术作为一种绿色清洁的加工手段已被广泛应用于材料表面加工。激光直写作为最直接的加工手段,可以加工出各种复杂的直写结构。但现有研究中关于飞秒激光制备的直写结构与加工参数间的关系尚不清楚。此外,已有自组织结构的机理研究未考虑热积累与表面形貌的关系。飞秒激光烧蚀后的金属表面通常呈亲水/超亲水,该表面经空气中自然转化后可由亲水/超亲水变为疏水/超疏水,但转化时间较长。为实现润湿性快速转化可采用低温退火处理,但其机理现尚不清晰。本文主要利用飞秒激光烧蚀钢材制备超疏水表面并探究低温退火实现润湿性快速转变的机理。利用飞秒激光直写技术加工钢材制备了LSFL、椭圆状、长条状、锥状、半球状和方形直写结构,并探究了激光加工参数、表面形貌及润湿性的关系。在制备的直写结构中方形结构表面接触角最大,CA=155°,滚动角约为15°,润湿性介于超疏水的“荷叶效应”和超疏水的“玫瑰花瓣效应”之间。LSFL表面的接触角最小,CA=93.6°,但仍然较基体接触角(75.9°)有所提升。利用飞秒激光烧蚀钢材制备出LIPSS、片层状和条形的自组织结构,并探究激光重复频率和表面形貌的关系。建立热积累模型,模拟样品表面在不同重复频率下的热积累温度,从而解释自组织结构表面熔融物的形成机制。此外,制备的自组织结构中表面最大接触角CA为154°,滚动角约为20°。通过在100℃下保温6 h对激光烧蚀的样品表面进行低温退火处理,实现表面润湿性由亲水到超疏水的快速转化。采用XPS检测基体、激光处理和低温退火后样品表面的化学成份变化。结果表明,润湿性由亲水到超疏水的快速转变主要是由于样品表面的极性物质(基团)脱落和非极性物质(基团)的吸附。

关键词：飞秒激光海工钢直写和自组织结构超疏水润湿性转变

基于深度学习的工业料盘标签定位与文本识别系统的研究与实现

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基于深度学习的工业料盘标签定位与文本识别系统的研究与实现

作者：杨煜恒东南大学

学位级别：硕士

机器视觉是人工智能快速发展的一个分支,通过机器模拟人的视觉从图像中获取有用的信息,在工业生产和日常生活中有着广泛的应用。随着现代智能制造技术进一步的发展,对机器视觉的应用场景提出了更高的要求,传统的机器视觉目标检测与文本... 详细信息

机器视觉是人工智能快速发展的一个分支,通过机器模拟人的视觉从图像中获取有用的信息,在工业生产和日常生活中有着广泛的应用。随着现代智能制造技术进一步的发展,对机器视觉的应用场景提出了更高的要求,传统的机器视觉目标检测与文本识别技术通常采用手工提取物体图像特征的方法,其鲁棒性较差无法适应不同背景和形态光照的多样性。为此,本文结合工业自动化领域的实际需求,即对工业电子料盘上的厂商标签及其文字进行检测,基于深度学习对机器视觉的目标检测以及文本识别技术展开研究。具体研发工作如下:(1)工业电子料盘、厂商标签和镂空区域的定位。通过查阅目标检测相关论文,Mask R-CNN模型的检测精度高于YOLO和Faster R-CNN,所以选用Mask R-CNN作为目标检测模型。首先采集训练模型所需的数据图片,接着使用VIA标注工具进行标注。在设计好本功能的网络模型后输入数据,训练模型并得到权重文件。在不断的迭代中通过数据增强,调参优化等方法提高模型的精度。模型结构方面使用Res Net50-FPN代替原本的的骨干网络Res Net101-FPN,并且增加一组新的尺寸anchor锚框来检测厂商标签。实验结果显示改进后的模型m AP值达到98.5%,预测速度达到7fps。(2)自适应寻找空白区域。通过Mask R-CNN模型得到工业电子料盘、料盘上的厂商标签以及镂空区域的坐标信息后,需要在工业电子料盘上寻找一块10mm*10mm尺寸的空白区域用来粘贴新的厂商标签。本文设计的算法类似于滑动窗口对整张图片进行扫描,将窗口内像素格信息进行统计,如果窗口内的数组值总和为0即代表着窗口与其他区域没有重叠,说明该区域是空白区域可以粘贴新的厂商标签。(3)厂商标签的文本检测。厂商标签上有许多重要的文本信息,本文使用CTPN模型进行文本检测。CTPN中引入循环神经网络来学习文本的序列信息,充分挖掘文本的特征信息从而更好的定位文本位置。本文考虑到字符的高和宽比例大致为2:1,所以在池化层使用尺寸为2*1的卷积核代替2*2的卷积核,这样能够更好的拟合字符的形状特征,保留图像中字符信息。改进后的模型的评估指标m AP值提升了3.2%。(4)厂商标签的文本识别。本文使用CRNN+CTC模型进行文本识别,通过使用CTC损失函数以及引入空白字符策略,实现图片输入与文本输出的自动对齐,简化了复杂的字符分割等预处理操作,从而实现模型端到端的识别,同时本文采用了参数较少的GRU网络缩短模型的训练时间。文本识别的准确率达到了98.3%。

关键词：深度学习目标检测文本识别卷积神经网络循环神经网络

陆地棉GhCNGC1&18基因功能与调控研究

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陆地棉GhCNGC1&18基因功能与调控研究

作者：赵俊恒郑州大学

学位级别：硕士

环核苷酸门控通道(cyclic nucleotide-gated channels,CNGCs)在植物中具有多重功能,参与植物生长发育、逆境响应、植物-病原体互作等重要的生物学过程。目前,植物中CNGCs的研究大多集中在拟南芥等模式植物,对于棉花等多倍体物种鲜有报... 详细信息

环核苷酸门控通道(cyclic nucleotide-gated channels,CNGCs)在植物中具有多重功能,参与植物生长发育、逆境响应、植物-病原体互作等重要的生物学过程。目前,植物中CNGCs的研究大多集中在拟南芥等模式植物,对于棉花等多倍体物种鲜有报道。本文对四倍体陆地棉中A和D亚基因组编码的一对同源基因Gh CNGC1和Gh CNGC18进行了生物学功能与调控研究,取得了以下结果:***1和Gh CNGC18具有相似的基因结构及基序,在棉花叶片和萼片等组织中优势表达,受低温、盐、干旱等非生物胁迫的诱导表达。在不同的激素处理条件下,Gh CNGC1表现为对乙烯和脱落酸敏感,Gh CNG18则对乙烯和水杨酸敏感。此外,这两个基因的表达可被c AMP信号的特异抑制剂(2′,3′-dideoxyadenosine,DDA)所抑制,而蛋白质结构分析表明Gh CNGC1和Gh CNGC18分别能够与c GMP和c AMP结合。酵母双杂交实验表明,Gh CNGC1能够通过N端蛋白质序列与自身产生互作。***1&18双基因沉默能够显著影响棉花的生长发育,表现为叶片形态变化、叶绿素含量增加和过氧化物积累等。Gh CNGC1&18基因沉默导致棉花植株对盐胁迫和PEG诱导的干旱胁迫以及黄萎病侵染等逆境的抗性明显增强,同时也提高了对钙离子的敏感性。在200 m M Na Cl处理条件下,Gh CNGC1&18沉默植株比对照植株的脯氨酸含量增加,丙二醛含量减少,盐胁迫标志基因RD26的表达显著提高,表现明显的抗失水现象。同样,在20%PEG 8000诱导干旱胁迫条件下,Gh CNGC1&18沉默植株比对照植株表现明显推迟的萎蔫现象。在黄萎病侵染条件下,Gh CNGC1&18沉默植株比对照植株在茎秆组织内的真菌定殖量显著减少,PR1、PR3和Rboh2等防御基因显著上调,表现出明显增强的植株抗病性。在100 m M钙离子处理后,Gh CNGC1&18沉默植株比对照植株表现出萎蔫现象提早。3.利用RNA-seq技术进行分析表明,Gh CNGC1&18双基因沉默导致棉花中7630个差异表达基因(DEGs),其中包括3538个上调基因和4092个下调基因,这些基因主要涉及植物光合作用(photosynthesis;GO:0015979)、植物MAPK信号通路(MAPK signaling pathway-plant;ko04016)、植物激素信号转导(plant hormone signal transduction;ko04075)等生物过程或代谢通路。Gh CNGC1&18沉默植株在接种与未接种黄萎病对比条件下,共导致942个DEGs,其中包括519个上调基因和423个下调基因,这些基因主要涉及对刺激的反应(response to stimulus;GO:0050896)、对氧化胁迫的反应(response to oxidative stress;GO:0006979)、过氧化氢分解代谢过程(hydrogen peroxide catabolic process;GO:0042744)、细胞壁组织(cell wall organization;GO:0071554)、植物激素信号转导(plant hormone signal transduction;ko04075)、苯丙氨酸生物合成(phenylpropanoid biosynthesis;ko00940)等生物过程或代谢通路。4.挖掘并确定了一批关键的调控基因,包括YABBY转录因子、Gh CNGC31和Gh CNGC32、以及生长素相关基因Gh＿D08G0665和Gh＿D13G1874。此外,在陆地棉基因组中鉴定出35个编码腺苷酸环化酶(Gh ACs)、10个编码钙调素(Gh Ca Ms)、145个编码钙调素类似蛋白(Gh CMLs)的基因,并发现Gh CNGC1&18基因沉默影响Gh ACs、Gh Ca Ms和Gh CMLs的表达水平,从而可能扰乱植株体内的c AMP和Ca信号网络。

关键词：陆地棉环核苷酸门控离子通道生长发育抗逆性黄萎病基因表达与调控

芹菜素协同达卡巴嗪抑制恶性黑色素瘤的作用效果与机制研究

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芹菜素协同达卡巴嗪抑制恶性黑色素瘤的作用效果与机制研究

作者：杨国恒大连医科大学

学位级别：硕士

背景与目的:黑色素瘤作为严重威胁人类生命健康的恶性肿瘤,引发了人们对其不断地研究,期待能够找到治愈甚至仅仅是控制缓解的方案。目前以达卡巴嗪为代表的可用于临床治疗黑色素瘤的化疗药物十分有限,并且单一用药的临床效益十分短暂,... 详细信息

背景与目的:黑色素瘤作为严重威胁人类生命健康的恶性肿瘤,引发了人们对其不断地研究,期待能够找到治愈甚至仅仅是控制缓解的方案。目前以达卡巴嗪为代表的可用于临床治疗黑色素瘤的化疗药物十分有限,并且单一用药的临床效益十分短暂,极易出现耐药。因此,迫切需要找到可以联合使用的治疗黑色素瘤的有效药物。随着对黑色素瘤的深入研究发现,黑色素瘤细胞在逃避T细胞的追捕过程中,会在自身表面形成一些抑制作用的信号从而利用免疫检查点控制T细胞的功能。其中PD-1/PD-L1是黑色素瘤细胞作用的一个关键性的免疫检查点。黑色素瘤细胞表面表达的PD-L1分子与T细胞表面的PD-1结合,从而控制了T细胞活力,并引发肿瘤细胞免疫逃逸。因此我们期待可以发现抑制免疫检查点PD-1/PD-L1的新的药物,或许能够为黑色素瘤在临床方面的治疗提供重要的参考。方法与结果:在此,通过蛋白免疫印迹实验,我们筛选并鉴定了一个新的能够向下调控免疫检查点分子PD-1的黄酮类化合物芹菜素。它能够以时间依赖和浓度依赖的方式通过蛋白酶体途径对PD-1蛋白进行降解。通过实验分析,我们发现芹菜素能够有效的抑制黑色素瘤细胞的增殖,并能够有效促进黑色素瘤细胞的凋亡。我们还发现芹菜素联合达卡巴嗪治疗,成功将黑色素瘤细胞周期阻止在了G2/M期。免疫杀伤实验显示,芹菜素有效增加了Jurkat T细胞对黑色素瘤细胞杀伤的敏感性。小鼠成瘤实验中,芹菜素联合达卡巴嗪治疗,比单一给药更有效抑制了B16F10细胞的成瘤能力,并且联合用药显著增加了CD8+T细胞和CD4+T细胞在肿瘤组织中的浸润。结论:1.芹菜素能够抑制黑色素瘤的发生发展,并与达卡巴嗪联合使用表现出积极的协同效果。2.芹菜素在蛋白水平向下调控免疫检测点蛋白PD-1。3.芹菜素能够增强Jurkat T细胞对黑色素瘤细胞的免疫杀伤敏感性,抑制了黑色素瘤细胞的免疫逃逸。4.芹菜素增加了CD8+T细胞和CD4+T细胞对黑色素瘤组织的免疫浸润,协同达卡巴嗪抑制黑色素瘤的成瘤能力。

关键词： PD-1 芹菜素达卡巴嗪联合治疗 Jurkat T 免疫检查点

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锂离子电池热失控极早期预警方法及技术研究

锂离子电池热失控极早期预警方法及技术研究

作者：张俐恒中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

为满足锂离子电池热失控孕育、发生极早期预警的关键需求,本文基于理论与实验相结合的研究方法,建立了锂离子电池热失控动态预警指标体系,构建了热失控倒计时与热失控预警分级模型,并在同材料体系下的热失控新鲜样本上验证了模型的泛化... 详细信息

为满足锂离子电池热失控孕育、发生极早期预警的关键需求,本文基于理论与实验相结合的研究方法,建立了锂离子电池热失控动态预警指标体系,构建了热失控倒计时与热失控预警分级模型,并在同材料体系下的热失控新鲜样本上验证了模型的泛化能力。(1)提出了基于大容量三元锂离子动力电池热失控数据构建预警指标体系的方法。本文将热失控产气、产热机理与实验数据相结合,建构了集池体多测点温度、氢气、一氧化碳、碳氢气体为一体的预警指标体系;通过100%、60%、30%三种荷电状态(SOC)下的热诱导失控实验,刻画各关键指标峰值呈现的时间序列,建立了产热、产气类别指标融合的动态预警指标体系,并分析了预警指标的可靠性;再深度分析预警等级的分类规则和预警模型输入输出特征,消除预警指标体系冗余信息,优化了由产热、产气构成的时空特征指标体系,创建了训练、测试、验证三位一体的热失控预警模型总数据集。(2)建构了基于极早期预警需求的锂离子电池热失控预警模型与评级方法。本文基于人工神经网络(ANN)隐藏层神经元数量和激活函数的优选,提升了热失控特征数据集迭代的精准率;再基于列文伯格-马夸尔特(LM)算法训练ANN回归预警模型,创建热失控倒计时预警模型,分析了热失控产热、产气与倒计时之间的关联度,依据热失控倒计时模型对预警时间提前量准确评估;又基于融合ANN算法与极端梯度提升树(XGBoost)算法,优化分类预警等级;最后以Weight和Cover评价指标特征参数重要度,创建了容倒计时时间序列、指标阈值概率于一体的高精准度热失控预警技术模型。(3)研究了基于同一电池材料体系下热失控数据的预警模型泛化能力验证方法。本文分别采用了100%、60%和30%SOC的大尺寸三元方型锂离子电池热诱导失控实验数据,提取与预警指标体系实验分析相同的产热、产气数据,构建热失控预警模型新鲜样本验证数据集,分析并验证了倒计时和分级预警模型在该数据集上的泛化能力。本论文研究了锂离子电池热失控极早期预警方法与技术,实现了有效识别热失控孕育阶段风险,并建立了四级预警机制,为电池的热失控预警提供了有益的解决方案。

关键词：锂离子电池热失控极早期预警监督学习算法人工神经网络算法极端梯度提升树算法