-
公开(公告)号：CN112098873A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010826062.3
申请日：2020-08-17
申请人： 四川大学
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/367 , H01M10/42
摘要： 本发明公开了一种基于充电电压曲线几何特征的锂电池健康状态估计方法，利用锂电池充电过程的电压时间序列曲线，从中提取包含几何特征的关键点，并对所提取关键点之间的梯度、采样熵进行计算，获得老化特征；将该老化特征作为输入，运用长短记忆神经网络建立锂电池SOH估计模型，从而建立了基于大数据的锂电池SOH估计模型，实现了对锂电池SOH的准确估计。本发明无需锂电池的先验知识，能够自动地从锂电池日常工况中获取有效信息，实现锂电池的SOH估计，对于锂电池实际应用中SOH的准确获取具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN116422127A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210859999.X
申请日：2022-07-22
申请人： 四川大学 , 上海浙容化工科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种二氧化碳微界面振荡捕集方法及装置,属气体吸收和分离技术领域。它由射流吸收器本体构成，射流吸收器本体包括罐体和夹套;罐体内设置有中心管，罐体的上端水平设置有进气管，进气管下方的罐体外表圆周上密封设置有夹套，夹套对应的罐体上圆周上规则设置有射流孔。本发明采用“微界面振荡吸收及再生+微通道反应技术”捕集烟气中的二氧化碳，本发明与传统旋流分离器相比，增加了气相与液相的吸收、反应功能；提高了传质效率及分离效率。
-
公开(公告)号：CN111709186B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010549288.3
申请日：2020-06-16
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/126 , G06F111/06
摘要： 本发明提供了一种退役动力锂电池健康状态的集成估计方法，首先，从所施加的组合电流脉冲测试中获得用于健康状态估计的老化特征；其次，利用多目标优化方法，从老化特征数目及估计的精度两个方面对弱学习器的建立方法进行优化，在此基础上，使用基于帕累托面分布特征的选择方法，以进一步精简弱学习器的数量，同时保持各弱学习器的精度，提高集成估计的整体效率，最后，根据优选的弱学习器方案，训练获得各弱学习器，并采用差分进化算法以权重的方式，联合多个弱学习器实现退役动力锂电池荷电状态的集成估计。本发明通过以上设计，能够主动分析数据，自动地实现集成学习方案的优化设计，提高退役动力锂电池健康状态估计的准确性与鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN113514251A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110833803.5
申请日：2021-07-23
申请人： 四川大学
IPC分类号： G01M15/10
摘要： 本发明提供一种基于双燃料多级燃烧的发动机燃烧室高温排气实验装置，包括依次设置的燃烧段、实验段和排气段，所述燃烧段、实验段和排气段相互连通，所述燃烧段远离实验段一端设置有进气口，所述燃烧段内设置有燃烧室，所述燃烧室内设置有若干蜂窝煤，所述燃烧段靠近实验段一端设置有燃油管道，所述燃油管道与燃烧室连通，所述燃油管道贯穿过实验段，所述实验段上设置有用于插入测试件的安装口，所述安装口位置设置有用于密封安装口的安装盖，所述排气段上设置有冷却装置。该实验装置能够模拟更高温度的排气工况,无需造价高的高温电热炉对空气加热；没有复杂的管路，具有结构简单，成本低，易于维护和便于控制的优点。
-
公开(公告)号：CN116422128A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210865448.4
申请日：2022-07-22
申请人： 四川大学 , 上海浙容化工科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种二氧化碳捕集转化制烯烃的方法,属能源、化工及环保领域。本发明采用微界面振荡吸收技术通过吸收液对气相中的CO2进行吸收反应，反应后吸收液滴通过微旋流分离器分离出含有95%的CO2混合气体。混合气在反应的过程中径向通过放置在反应器中的填料，依靠床层催化剂介质，实现CO2和H2转化生成低碳烯烃。反应后的烯烃混合气体排入分离器中，分离器将烯烃、H2O以及未反应完的CO2和H2完全分离开。该方法与装置具有效率高，耐腐蚀，运行稳定，损耗率低等优点。
-
公开(公告)号：CN113255215B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110546304.8
申请日：2021-05-19
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F30/27 , G01R31/367 , G01R31/392 , G06F111/08 , G06F119/04
摘要： 本发明公开了一种基于电压片段的锂电池健康状态估计方法，可以准确的预测退役动力锂电池的健康状态。本发明结合了经验模型和数据驱动模型的方法，依托于锂电充放电循环次数实现估计的经验模型转化为数据驱动模型核函数的方式，将经验模型具备的电池电化学特性融入数据驱动模型之中，提升了锂电池健康状态估计的精准度。
-
公开(公告)号：CN111709186A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010549288.3
申请日：2020-06-16
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/06
摘要： 本发明提供了一种退役动力锂电池健康状态的集成估计方法，首先，从所施加的组合电流脉冲测试中获得用于健康状态估计的老化特征；其次，利用多目标优化方法，从老化特征数目及估计的精度两个方面对弱学习器的建立方法进行优化，在此基础上，使用基于帕累托面分布特征的选择方法，以进一步精简弱学习器的数量，同时保持各弱学习器的精度，提高集成估计的整体效率，最后，根据优选的弱学习器方案，训练获得各弱学习器，并采用差分进化算法以权重的方式，联合多个弱学习器实现退役动力锂电池荷电状态的集成估计。本发明通过以上设计，能够主动分析数据，自动地实现集成学习方案的优化设计，提高退役动力锂电池健康状态估计的准确性与鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN116422123A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202210859998.5
申请日：2022-07-22
申请人： 四川大学 , 上海浙容化工科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种二氧化碳捕集转化制烯烃的方法及其装置,属能源、化工及环保领域。本发明采用微界面振荡吸收技术通过吸收液对气相中的CO2进行吸收反应，并将吸收液回收循环再利用，反应后吸收液滴通过微旋流分离器分离出含有95%的CO2混合气体。将CO2混合气体和H2气体经加热炉加热后从反应器两侧进入横流式微通道反应器，混合气在反应的过程中径向通过放置在反应器中的填料，依靠床层催化剂介质，实现CO2和H2转化生成低碳烯烃。反应后的烯烃混合气体排入分离器中，分离器将烯烃、H2O以及未反应完的CO2和H2完全分离开。该方法与装置具有效率高，耐腐蚀，运行稳定，损耗率低等优点。
-
公开(公告)号：CN112098873B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202010826062.3
申请日：2020-08-17
申请人： 四川大学
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/367 , H01M10/42
摘要： 本发明公开了一种基于充电电压曲线几何特征的锂电池健康状态估计方法，利用锂电池充电过程的电压时间序列曲线，从中提取包含几何特征的关键点，并对所提取关键点之间的梯度、采样熵进行计算，获得老化特征；将该老化特征作为输入，运用长短记忆神经网络建立锂电池SOH估计模型，从而建立了基于大数据的锂电池SOH估计模型，实现了对锂电池SOH的准确估计。本发明无需锂电池的先验知识，能够自动地从锂电池日常工况中获取有效信息，实现锂电池的SOH估计，对于锂电池实际应用中SOH的准确获取具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN117029727A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311002277.3
申请日：2023-08-10
申请人： 四川大学
摘要： 本发明公开了一种钢轨廓形工作边偏离的自动测量计算方法，包括采用线激光轮廓测量传感器对钢轨廓形工作边进行在线自动多点坐标测量方法；利用钢轨实际廓形工作边直线部段测量值与钢轨理论廓形工作边直线部段理论值的回归方程参量进行预拟合，再对其进行钢轨廓形工作边对应点间偏离值的计算与反向补偿的平移迭代，实现钢轨廓形测量值与钢轨廓形理论值间工作边的两段式拟合配准方法；以及拟合配准后依据梯形积分法求解钢轨廓形测量值与钢轨廓形理论值间工作边的正偏离面积与负偏离面积，以及偏离总和面积，作为钢轨实际廓形工作边偏离指标值的计算方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
13 条记录 (耗时 0.036 秒)
