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华中科技大学龚跃法教授课题组研究方向:电化学合成(图)
龚跃法 课题组 电化学合成
2023/4/12
通常的化学氧化/还原反应均为自发的过程,以氧化/还原性更强的物质来制备氧化/还原性较弱的物质。整个反应的驱动力来自反应体系化学能的降低,也就是原电池的原理。另一方面,在电能的作用下,我们有可能用氧化/还原能力更弱的试剂来制备氧化/还原能力更强的目标产物。整个体系是化学能升高的过程,能量由电做功来弥补,这也就是我们通常所说的电解过程。
超超临界锅炉在役S30432钢管高温腐蚀行为分析(图)
S30432 高温腐蚀 腐蚀产物层 腐蚀影响区
2023/3/30
通过微观组织分析、能谱成分分析和力学性能对泄露的S30432钢管高温腐蚀行为进行研究与分析。结果表明:管样发生爆破的原因是受到高温腐蚀的作用,管壁有效厚度减薄,同时爆破管组织发生老化,在介质的内压作用下,最终导致爆破泄漏。高温腐蚀层分为两层,外层为腐蚀产物层,内层为基体和孔洞、微裂纹相间的腐蚀影响区。与实验室模拟环境相比,在役S30432钢管受外壁结焦、烟气冲刷等因素影响,形成疏密相间的腐蚀产物,...
超级电容储能系统的促进功率响应能力优势是改善分布式发电电源的电能输出效率的有效方式,为此利用SiC器件设计SiC MOSFET典型等效开关模型,并将其应用到超级电容储能系统中,进一步提升系统单位能量的传输能力。基于超级电容器工作原理,建立超级电容储能系统数学模型,有效分析基于超级电容储能的SiC器件变流器性能。
基于GWO-SVR的锂电池剩余使用寿命预测
锂离子电池 剩余使用寿命 灰狼优化 支持向量回归
2023/3/30
锂离子电池剩余使用寿命预测在电池管理系统中发挥着重要作用,准确预测其剩余使用寿命能够保障电池的安全稳定运行。由于支持向量回归SVR(support vector regression)参数内核选择较为困难,为此提出灰狼优化—支持向量回归GWO-SVR(gray wolf optimization-SVR)方法,使用灰狼算法优化其内核参数,根据NASA预测中心提供的电池数据集对该方法进行了验证。通过...
基于WLTC工况电化学-热耦合仿真的NCM锂电池极耳优化分析
NCM锂电池 WLTC工况 电化学-热耦合 极耳优化
2023/3/30
电化学-热耦合模型是锂离子电池设计开发过程的关键技术。采用基于WLTC(Worldwide Light-duty Test Cycle)工况的锂离子电池电化学-热耦合模型,分析了111型镍钴锰酸锂电池(Li(NixCoyMnz)O2)同侧极耳分布的方形电池的温度场以及电特性,并优化极耳尺寸及极耳间距。研究发现,WLTC工况下放电倍率对温度场和电特性有显著影响,随着放电倍率的增大,WLTC工况的两个...
预测锂电池剩余使用寿命RUL(remaining useful life)可以提高电池供电系统的稳定性和安全性,从而明确故障的发生并及时做出响应。在预测过程中粒子滤波PF(particle filter)常用于在线辨识模型参数,但当PF在线辨识参数时易出现粒子贫化问题,需要大量粒子才能完成状态估计,这将会导致预测结果不准确。为了提高RUL预测的准确性,提出一种基于时间递归神经网络TRNN(time...
通过开展Super304H及Inconel625合金的高温CO2腐蚀试验,并结合氧化增重法、扫描电镜观察及XRD分析,研究了两种耐热合金在750℃CO2掺杂SO2环境中的腐蚀行为。结果表明,两种合金在750℃CO2、750℃CO2+SO2环境中的腐蚀动力学均遵循抛物线规律,Inconel625抗腐蚀能力优于Super304H,具有较少的腐蚀增重;Super304H在750℃CO2腐蚀初期增重高于C...
基于DeepAR与特征选择的锂离子电池在线状态估计
锂离子电池 健康状态 荷电状态 自回归循环神经网络
2023/3/30
电池健康状态SOH(state-of-health)和荷电状态SOC(state-of-charge)估计是电池管理系统的核心功能。目前,状态估计存在依赖大量历史数据以及单一状态估计适应性差的问题,因此提出一种基于DeepAR与特征选择的锂离子电池状态估计模型。首先,提取电池恒流充电过程中电压、温度及时间间隔数据,组成3组老化特征作为模型输入,用于估计SOH;然后,在估计SOC时考虑SOH估计值,...
近日,中南大学物理与电子学院刘敏教授、北京航空航天大学孙轶斐教授和慕尼黑大学Emiliano Corté在国际顶级刊物《先进材料》(Advanced Materials)上发表了题为“不对称配位Ca位点诱导电子局域化电还原CO2为C0(Asymmetric Coordination Induces Electron Localization at Ca Sites for Robust CO2 E...
基于神经网络的动力电池单体电压差预测方法
动力电池 单体电压差 神经网络 预测方法
2023/1/30
针对动力电池单体电压差预测问题,基于神经网络算法建立单体电压差预测模型。将总里程、电池包电流、电池包电压、电池温度、SOC作为模型的输入,将单体电压差作为模型的输出,将电动汽车长里程道路试验采集的数据划分为训练集和测试集,用于模型的训练和测试。结果表明,用所提方法进行单体电压差预测时可使均方差仅为0.004%,可行性被验证。最后,用所提方法得到长里程下单体电压差的预测值,为动力电池单体电压差的定量...
基于过电位三次微分方程的电池预测模型
控制系统 动态估计 系统测量 最大似然集合滤波
2023/1/30
主要针对锂铁电池的过电位进行研究。通过在受控的环境温度、调整后的放电深度以及放电电流倍率的条件下进行多次充放电实验,从而采集动态电压变化数据,并提出了一种基于三次超势微分方程的预测模型。该模型能够以较少的参数预测电池带负荷电压的时间常数随时间的变化规律。同时,在此基础上提出了一套随电池老化而进行参数调整的方法。最终通过算例分析验证了该模型的有效性。