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面向车载场景的多时间尺度锂离子电池健康状态估计

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面向车载场景的多时间尺度锂离子电池健康状态估计

作者：李思琪西安理工大学

学位级别：硕士

锂离子电池的健康状态(State of Health,SOH)监测对电池系统的安全可靠运行起着至关重要的作用。由于环境、出厂条件等诸多因素的影响,对电池健康状态的准确估计和预测构成了挑战。针对电动汽车锂离子电池全生命周期健康行为表达问题,... 详细信息

锂离子电池的健康状态(State of Health,SOH)监测对电池系统的安全可靠运行起着至关重要的作用。由于环境、出厂条件等诸多因素的影响,对电池健康状态的准确估计和预测构成了挑战。针对电动汽车锂离子电池全生命周期健康行为表达问题,本工作开展了基于多时间尺度的锂离子电池健康评估方法研究。首先,分析了电池老化机理,总结了现有的电池健康状态估计方法。然后,在秒级、小时级、月级,三种时间尺度下对电池SOH进行了估计。最后,对所提出的三种电池健康状态估计方法进行了总结,并对未来SOH估计的研究方向进行了展望。本文主要研究内容如下:(1)针对车载场景电池系统健康评估问题,建立了一种考虑行驶里程和季节温度的电池SOH衰减模型。首先,基于戴维南(Thevenin)等效模型,提出了一种变遗忘因子的递归最小二乘(Variable Forgetting Factor Recursive Least Squares,VFFRLS)参数辨识方法,实现开路电压(Open Circuit Voltage,OCV)与模型参数联合辨识。然后,构建了包含容量信息的状态空间方程,提出了一种扩展粒子滤波器(Extended-Kalman Particle Filter,EPF)的容量估计算法。采用9个月的驾驶数据进行验证和分析,结果表明,152个电池的容量服从高斯分布,平均容量呈指数衰减趋势。此外,定性地讨论了行驶里程和季节温度对SOH退化的影响。最后,建立了考虑行车里程和季节温度的SOH衰减模型。(2)针对电池系统动态循环寿命回归预测问题,模拟电动汽车(Electric Vehicle,EV)的实际场景,开展了动态老化实验,提出了一种基于长短期记忆(Long Short Term Memory,LSTM)神经网络的锂离子电池寿命预测方法。首先,采用模糊逻辑对递归最小二乘(Recursive Least Squares,RLS)算法进行改进,根据电压误差对遗忘因子进行修正,进而提高了参数辨识的精度。其次,提取了与SOH密切相关的内部特征参数,并构建了基于LSTM神经网络的SOH预测模型。最后,在不同比例的训练集下,对比了不同的算法的预测精度,验证了所提出的SOH估计算法性能。(3)针对实际应用场景电池充电曲线不完整且含有噪声,导致健康估计不准确问题,提出了一种基于电压重构和融合模型的SOH估计方法。首先,基于重要性采样法提取局部样本信息,利用经验模型重构充电电压,求解差分电压(Differential Voltage,DV)曲线。其次,提取了与SOH相关的特征信息,并进行相关性分析。最后,建立了一种基于支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的SOH估计融合模型。实验表明,提出的方法在少量数据情况下,SOH的估计误差小于0.5%。与目前常用方法LSTM、GPR、CNN、改进的SVR相比,该方法的估计精度提高了35%以上。

关键词：动力电池健康状态估计电动汽车电池管理系统

S-ACIG模型在高中生物学精准教学中的应用研究

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S-ACIG模型在高中生物学精准教学中的应用研究

作者：李思颖信阳师范大学

学位级别：硕士

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金融素养对家庭金融资产配置的影响机制研究

金融素养对家庭金融资产配置的影响机制研究

作者：李思思河北经贸大学

学位级别：硕士

党的二十大报告提出,“探索多种渠道增加中低收入群众要素收入,多渠道增加城乡居民财产性收入”。参与金融市场是居民提高财产性收入、保值家庭资产的一个重要途径,而具有一个科学的合理的家庭资产配置决策也是必不可少的。根据我国《2... 详细信息

党的二十大报告提出,“探索多种渠道增加中低收入群众要素收入,多渠道增加城乡居民财产性收入”。参与金融市场是居民提高财产性收入、保值家庭资产的一个重要途径,而具有一个科学的合理的家庭资产配置决策也是必不可少的。根据我国《2022消费者金融素养调查简要报告》显示,我国居民的金融素养为64.4,依然处于较低水平。从我国居民家庭资产配置情况来看,我国居民无风险资产配置占比达到了69.3%,这反映出我国大部分居民都属于风险厌恶者,与其他国家比较,风险金融资产的配置比例是处于较低水平的。此外,我国居民家庭在资产的选择上大都选择单一的金融产品进行投资,从而不能够实现投资组合的利益最大化。因此,本文通过研究金融素养水平对家庭资产配置的影响机制,从政府、金融机构、居民家庭以及个人这三个方面提出相关建议,从而提高我国居民的市场参与率以及风险金融资产的配置比例,提升我国居民家庭资产配置的科学合理性,最终促进我国的经济发展。本文首先以行为金融学理论、家庭资产相关理论、投资组合理论为理论基础,梳理了国内外的相关文献,从理论方面探讨了金融素养对家庭资产配置的影响机制,进而提出了相关的研究假设。其次本文引用中国家庭金融调查(CHFS)数据,通过使用tobit模型以及probit模型,对金融素养影响家庭资产配置的机制做了实证分析,揭示了金融素养与家庭资产配置的关系。研究结果表明:(1)金融素养对居民家庭金融市场的参与率以及对风险资产配置的比例均有显著正向影响。(2)通过中介效应分析可以得出,我国居民的风险偏好对于家庭金融市场参与率以及对风险资产的配置比例均有促进作用。(3)商业保险参保率强化了金融素养对家庭对风险金融市场的参与度的正向影响,同时也弱化了金融素养对家庭配置风险资产占比的正向影响。(4)最后通过异质性分析可以得出,不同区域的家庭其金融素养对家庭资产配置的影响也不相同,处于东部地区的家庭,其正向影响最为显著;城镇户口较农村户口来说,金融素养对家庭资产配置正向影响的程度更高。

关键词：金融素养金融资产配置家庭金融

相分离/静电相互作用协同增强低共熔凝胶及其应用研究

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相分离/静电相互作用协同增强低共熔凝胶及其应用研究

作者：李思锐北京化工大学

学位级别：硕士

离子凝胶作为一种典型的离子导体,可在大应变下保持稳定的导电性,是用作柔性传感器的理想材料。其中,低共熔凝胶不仅克服了传统水凝胶环境和温度稳定性差的问题,还兼具低毒性、生物相容性、制备简单和成本低廉等离子凝胶没有的优势,成... 详细信息

离子凝胶作为一种典型的离子导体,可在大应变下保持稳定的导电性,是用作柔性传感器的理想材料。其中,低共熔凝胶不仅克服了传统水凝胶环境和温度稳定性差的问题,还兼具低毒性、生物相容性、制备简单和成本低廉等离子凝胶没有的优势,成为软体机器人、柔性电子设备和固态电解质等领域的热点研究方向。然而,多数低共熔凝胶的力学性能不佳,严重局限了其应用范围。因此,本文基于相分离/静电作用协同效应,提出了两种具有普适性的低共熔凝胶增强策略,系统研究了所制备低共熔凝胶的光学、力学、热学、电学等性能,并探索了具有优良机械性能的低共熔凝胶作为多功能柔性传感器在人体运动实时监测方面的潜力。主要研究内容如下:在第二章中,通过在氯化胆碱/甘油（Choline Chloride/Glycerol,Ch Cl-G）低共熔溶剂中引发丙烯酸（AA）和甲基丙烯酸二甲氨基乙酯（DMAEMA）的共聚来诱导相分离的产生,成功制备了具有优良力学性能的PAA-co-PDMAEMA低共熔凝胶。凝胶中的相尺寸可以通过改变单体投料比来调控,相尺寸的连续变化赋予了PAA-co-PDMAEMA低共熔凝胶宽泛可调的透明度（30～90%）、力学性能（0.059～2.00 MPa）和粘附性。该凝胶具有良好的导电性(～10-2S·m-1)、显著的抗冻性（-93℃）和出色的低温粘附力（-30℃时粘附强度达1.13 MPa）。PAA-co-PDMAEMA低共熔凝胶基传感器具有优异的应变传感稳定性（在50%应变下可循环拉伸1000次）、高温度灵敏度(-15%·℃-1)和优良的生物相容性。基于酸/碱性单体和低共熔溶剂种类的多样性,该制备策略具有通用性,不仅能用于制备反映出人体不同部位运动及温度变化的柔性传感器,还能用于制备形状记忆材料。在第三章中,选用由摩尔比为1:1.5:x的氯化胆碱、尿素（urea,U）和葡甲胺（N-methylglucamine,NMG）组成的低共熔溶剂（Ch Cl-U-NMG）,通过三重非共价作用制备了一种强韧的PAA/Ch Cl-U-NMG超分子低共熔凝胶。首先,多羟基NMG分子间或与氯化胆碱之间通过氢键作用形成氢键主导的非共价网络;其次,在体系中引入Mg Cl2·6H2O,形成金属配位键主导的非共价网络;最后,带负电的聚丙烯酸（PAA）与带正电的NMG构建了静电相互作用主导的非共价交联网络。以上三重非共价网络包含丰富的非共价相互作用,为能量耗散提供了坚实的基础,赋予了低共熔凝胶优异的力学强度和韧性(断裂强度最高达5.39 MPa,断裂能最高达96k J·m-2)。此外,三重非共价作用的动态可逆特性使得低共熔凝胶展现出优异的自愈能力和可回收性。PAA/Ch Cl-U-NMG超分子低共熔凝胶基柔性传感器具有高灵敏度（GF高达3.52）,在2000次50%拉伸应变循环过程中展现出优良的传感稳定性。同时,验证了该柔性传感器在运动实测中的性能,进一步将PAA/Ch Cl-U-NMG用作电极层,探讨其用作摩擦纳米发电机（Triboelectric nanogenerator,TENG）为用电器供电方面的应用潜力。

关键词：低共熔凝胶柔性传感器相分离静电相互作用增强增韧

新的免疫控制因子Hemgn在抵抗感染中的作用研究

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新的免疫控制因子Hemgn在抵抗感染中的作用研究

作者：李思雨安徽医科大学

学位级别：硕士

NtME1和NtME2基因在烟草小孢子胚胎发生中的功能研究

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NtME1和NtME2基因在烟草小孢子胚胎发生中的功能研究

作者：李思源湖北大学

学位级别：硕士

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唐代宝相花纹的创新设计在新媒介的应用

唐代宝相花纹的创新设计在新媒介的应用

作者：李思瑶西安工业大学

学位级别：硕士

宝相花纹在中国传统纹饰艺术中占据着独特且不可替代的地位,它是由多样的花卉图案组合而成的一种理想化花卉形态,展现了独特的艺术风格,并寓意着吉祥和美好。这种纹饰不仅反映了当时社会人们的思想变迁和对美好生活的追求,而且承载了中... 详细信息

宝相花纹在中国传统纹饰艺术中占据着独特且不可替代的地位,它是由多样的花卉图案组合而成的一种理想化花卉形态,展现了独特的艺术风格,并寓意着吉祥和美好。这种纹饰不仅反映了当时社会人们的思想变迁和对美好生活的追求,而且承载了中华文化的深厚底蕴。通过深入分析唐代宝相花纹的图形特征和风格变化,不仅能够发掘其所蕴含的美学和民族文化元素,还能为现代平面设计提供丰富的视觉素材,促进设计艺术的多样化进展,因此对宝相花纹进行系统研究具有十分重要的价值。在数字化时代的背景下,将科技与传统图案相结合,不仅能为科技注入新的价值,也能促进传统图案文化的有效传播。特别是增强现实(AR)技术,它通过虚拟与现实的结合及实时互动,展现出独特的优势。应用增强现实技术于宝相花纹的数字化呈现和传播,能够突破传统图案与观众之间的时间与空间限制,解决传统展示方式在形式单一、内容枯燥以及缺乏互动体验等方面的不足,从而有效增强宝相花纹传播的效果,这对于理论研究和实践应用均具有重要的意义。本研究以唐代宝相花纹为研究对象,用现代视觉设计方法,研究宝相花纹的创新设计,分析其历史因素并总结其古往今来的属性特征。从文化内涵、装饰意蕴、造型特征、主要纹样等方面出发,提炼概括宝相花纹样的文化内涵,以宝相花纹样为出发点进行视觉元素的提取与再设计,并与AR技术结合的形式来展示唐代宝相花纹魅力与文化,吸引更多的人去关注唐代宝相花纹。本文通过以下方面进行阐述:首先从国家政策支持与社会需求的双重视角出发,对宝相花纹样的发展背景及其当前研究状况进行探讨;其次明确本研究的整体架构和研究逻辑;再次深入挖掘唐代宝相花纹的基础研究、新媒介的应用介绍、唐代宝相花纹的创新设计实践;紧接对AR展示的交互设计进行构思与应用;最后进行唐代宝相花纹的创新设计在新媒介的应用总结。

关键词：宝相花纹创新设计数字化增强现实技术

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数据驱动自动驾驶公交车准点控制研究

数据驱动自动驾驶公交车准点控制研究

作者：李思媛北方工业大学

学位级别：硕士

近年来,自动驾驶技术蓬勃发展,并在公共交通领域得到广泛应用。在公交车运行过程中,停靠站不准时、停车频繁、交叉口等待时间长等问题严重影响了乘客的出行体验,进而阻碍了公共交通的健康发展。自动驾驶公交车的研究和应用可以提高公交... 详细信息

近年来,自动驾驶技术蓬勃发展,并在公共交通领域得到广泛应用。在公交车运行过程中,停靠站不准时、停车频繁、交叉口等待时间长等问题严重影响了乘客的出行体验,进而阻碍了公共交通的健康发展。自动驾驶公交车的研究和应用可以提高公交车的准时性、运行效率,并有助于减少能源消耗、缓解交通拥堵、提升乘客舒适度。然而,由于公交车系统是一个时变的非线性系统,具有建模难、扰动多等特点,传统的控制方法在此场景下难以有效适用。在此背景下,本文针对公交车准时停靠站控制问题,采用数据驱动的方法进行控制。本文主要工作如下:首先,针对有公交专用道场景下的公交车准点控制问题,本文基于全格式动态线性化方法,提出了全格式无模型自适应迭代学习控制方法(Full Form Dynamic Linearization Model Free Adaptive Iterative Learning Control,FFDLMFAILC),对公交车进行控制。此外,基于FFDL-MFAILC方法,引入反馈环节,提出了前馈-反馈全格式无模型自适应迭代学习控制方法(Full Form Dynamic Linearization Model Free Adaptive Feedforward-Feedback Iterative Learning Control,FFDL-MFAFILC)。该方法能够有效的控制公交车的行驶速度,使其按照期望路线行驶,并能够有效抵抗外界干扰。其次,针对考虑交通信号灯情况下的公交车准点控制问题,本文基于动态规划方法,提出了公交车纵向速度规划方法。引入运行线路的交通信号配时数据进行速度规划,结合本文所提出的FFDL-MFAFILC算法,引入舒适度约束、能耗约束等,对公交车纵向速度进行控制。在考虑交通信号灯的情况下,该方法能够使公交车不需要停车就通过交叉口,减少反复制动产生的能源损耗,同时提高乘车舒适度。最后,针对无公交专用道(多发未知扰动)情况下的公交车准点控制问题,本文结合点对点迭代学习控制原理,提出了目标轨迹更新的点对点迭代学习算法,并结合本文所提出的FFDL-MFAFILC算法,引入舒适度约束、能耗约束等,对公交车进行控制。在道路上存在突发扰动的情况下,该方法可以实时更新期望轨迹,使得公交车的速度根据实际情况动态调整,确保在期望时刻到达公交站点。对于本文提出的方法,分别进行了Matlab数值仿真实验、Simulink-Trucksim联合仿真实验,并在不同场景下与多种其他控制方法分别进行对比。通过仿真实验的结果图和数据分析可以看出,本文提出的算法在有公交专用道、考虑交通信号灯、无公交专用道三种场景下都能够有效的控制公交车准时到站,并提高运行效率、提高乘坐舒适性,和减少能耗。

关键词：无模型自适应控制迭代学习控制数据驱动控制自动驾驶公交车

一种用于“远程课堂”的学生听课专注度自动评估方法

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北京理工大学学报 2024年第5期44卷 530-537页

作者：邵帅李思敏广田薰戴亚平北京理工大学自动化学院北京100081 中国电子科技集团公司第五十研究所上海200331 北京理工大学唐山研究所河北唐山063611

在基于互联网的“远程课堂”中,如何利用学生课堂状态视频数据建立教师与学生授课−听课之间的评价关联关系,是一项富有挑战性的科学问题.本文针对“远程课堂”中的学生行为检测识别问题,提出针对课堂学生“面部姿态角度”检测模块与“... 详细信息

在基于互联网的“远程课堂”中,如何利用学生课堂状态视频数据建立教师与学生授课−听课之间的评价关联关系,是一项富有挑战性的科学问题.本文针对“远程课堂”中的学生行为检测识别问题,提出针对课堂学生“面部姿态角度”检测模块与“身体动作行为”识别模块,对学生的课堂行为进行识别分类;针对“学生听课专注度”的定量分析问题,提出一种基于学生面部姿态角度和行为分类结果的量化评估算法;运用证据理论对“面部姿态”与“动作行为”并行进行数据融合计算,建立用于“远程课堂”的在线“学生听课专注度”自动评估系统模型.本文所提模型能够对课堂学生的听课行为进行在线检测与分析,完成“学生听课专注度”的定量评分并输出评估结果.实验中,系统对“学生听课专注度”的评估准确度达到90.4%,验证了系统的有效性.

关键词：深度学习图像分析行为识别数据融合远程课堂专注度评估