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公开(公告)号：CN114221365A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111508766.7
申请日：2021-12-10
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 一种基于V2G微网系统的电能控制方法和V2G微网系统，包括能控中心、交流母线群、直流母线群、继电器阵列、并网配电单元和至少一个分布式能量转换单元。交流母线群的每根交流母线的交流电参数唯一，并网配电单元连接电网和继电器阵列，直流母线群中每根直流母线的直流电参数都不同，分布式能量转换单元通过继电器阵列连接直流母线和交流母线，并将直流母线的电能输出给电动车或将电动车存储的电能输出给直流母线，能控中心依据V2G微网系统的能量转换参数数据，通过继电器阵列连接直流母线和分布式能量转换单元。由于依据最优的能量转换效率设定分布式能量转换单元连接的交直流母线，使得微网系统可以保持在最高效的运行状态，进而实现节能减排。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113410898A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110957268.4
申请日：2021-08-20
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
Abstract: 本发明涉及电动汽车的大功率车载电源技术领域，具体涉及一种双向逆变充电机的供电系统。其包括第一辅助源、第二辅助源和主控制芯片，主控制芯片用于根据采集的温度值、电压值和电流值判定启动第一辅助源和第二辅助源中的一个或者两个工作，这样在工作过程中，第一辅助源和第二辅助源来回切换工作，这样第一辅助源和第二辅助源不会出现满负载或者小负载的情况，这样减小了变换器的整体损耗，延长了辅助源的使用寿命。另外，由于单纯采用双辅助源共同工作会增加变换器的损耗，所以本申请采用双辅助源的来回切换工作，也可以间接的减小了变换器的整体损耗而提高转换效率。
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公开(公告)号：CN113260238A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110770108.9
申请日：2021-07-08
Applicant: 北京理工大学深圳汽车研究院(电动车辆国家工程实验室深圳研究院)
IPC: H05K7/20
Abstract: 本发明公开了一种用于开关电源的恒温系统，循环风扇产生吸力使容纳腔中的气体经出气孔排入至散热通道中，散热结构对进入到散热通道中的气体进行散热，散热后的气体经进气孔循环回流至容纳腔，侧部介质流动组件能够与散热结构所散除的热量进行热交换，底部介质流动组件、以及顶部介质流动组件能够与容纳腔的顶部和底部的热量进行热交换，并根据选择的介质不同，使得处于外界为高温环境或低温环境下的容纳腔内能够维持在相对恒定温度的状态，以达到或接近开关电源所需的额定温度范围，从而能够适应全疆域、全天候的恒温工作环境。
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公开(公告)号：CN113046005A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201911367387.3
申请日：2019-12-26
Applicant: 致晶科技(北京)有限公司 , 北京理工大学
Abstract: 本申请公开了一种复合材料及其制备方法和应用，复合材料包括聚合物和钙钛矿量子点，钙钛矿量子点嵌入聚合物中；聚合物为热熔压敏胶树脂。本申请采用可作为热熔压敏胶的聚合物包覆钙钛矿量子点，可以有效提高钙钛矿量子点的湿热稳定性。此外，该聚合物包覆后的量子点光学膜可以通过热压贴合的方式与其他功能膜复合在一起，其他功能膜包括阻隔膜、增亮片、扩散膜、扩散板等，不仅可以优化生产工艺，节约成本，还可以避免使用胶水、底涂等，提高钙钛矿量子点的稳定性。
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公开(公告)号：CN109447891A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201910018035.0
申请日：2019-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于卷积神经网络的光谱成像系统的高质量成像方法，属于计算摄像学领域。本发明将高光谱图像成像过程与重建过程一起考虑，重建过程中分别考虑图像间的空间相关性和光谱相关性，使用残差学习加速网络的训练速度和收敛速度，优化重建网络的同时优化编码网络，使用GPU完成对整个网络的优化求解：使用cuDNN库加速网络运行速度；使用随机梯度下降法更新网络参数；逐块处理完成高光谱图像的重建。本发明能够高质量完成CASSI光谱成像系统的高光谱图像重建，在保证重建结果具备高空间分辨率和高光谱保真性的同时，提高高光谱图像重建的效率，扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于载人航天、地质勘测、农业生产和生物医学等多个领域。
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公开(公告)号：CN109447890A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201910018000.7
申请日：2019-01-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的一种基于卷积神经网络的光谱成像系统的编码优化方法，属于计算摄像学领域。本发明应用于基于编码孔径快照光谱成像系统，将高光谱图像成像过程与重建过程一起考虑，优化重建网络的同时优化编码网络，并使用GPU完成对整个网络的优化求解：使用cuDNN库加速网络运行速度；使用随机梯度下降法更新网络参数；逐块处理完成高光谱图像的重建。本发明能够高质量地完成CASSI光谱成像系统的高光谱图像重建，在保证重建结果具备高空间分辨率和高光谱保真性的同时，大幅度提高高光谱图像重建的效率，扩展高光谱图像的应用范围。本发明可用于载人航天、地质勘测和植被研究等多个领域。
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