公开(公告)号：CN119750632A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202411824929.6

申请日：2024-12-12

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 张文喆 ,  李雪交 ,  刘笑 ,  韩雨熙 ,  陈诗豪 ,  汪泉 ,  邓梦阳 ,  李健

IPC: C01F17/218 ,  C01F17/10 ,  C06B31/28 ,  B82Y40/00

Abstract: 本发明涉及一种氧化钇纳米颗粒的爆轰制备方法，包括以下步骤：专用乳化基质的制备；向专用乳化基质加入物理敏化剂膨胀微球，制备具有雷管感度的特种乳化炸药；将特种乳化炸药与不含前驱体乳化炸药装填成分层炸药包；分层炸药包连接起爆装置后放入爆炸罐内，关闭爆炸罐后完成起爆；待爆炸产物沉降后，收集爆炸罐内的爆轰灰，提纯处理后获得高纯度的氧化钇纳米颗粒。本发明的优点：本方法利用前驱体六水合硝酸钇具有优异的水溶性，在乳化剂的作用下只需将油相与含有六水合硝酸钇的水相混合均匀，利用乳化炸药爆轰产生的高温高压环境，使得前驱体六水合硝酸钇在爆轰过程中生成氧化钇颗粒，简化了工艺流程，其效率高、成本低。

公开(公告)号：CN119337081A

公开(公告)日：2025-01-21

申请号：CN202411355220.6

申请日：2024-09-27

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 邢丽坤 ,  凌六一 ,  徐善永 ,  王仲根 ,  杨杰 ,  甘福宝 ,  刘笑

IPC: G06F18/20 ,  G01R31/388 ,  G01R31/385 ,  G01R31/392 ,  G01R31/367 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/243 ,  G06F18/27 ,  G06N5/01 ,  G06N3/006 ,  G06F17/15 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明涉及锂电池健康状态估算技术领域，提供了一种基于LAO‑XGBoost的锂电池SOH预测方法，包括：对电池实验数据进行分析，从恒流恒压充放电片段以及恒流放电片段提取出四组特征值，使用Spearman相关系数检验特征值与电池退化之间的关联性，选择出合适的特征量作为模型输入。选择智能算法AO算法作为XGBoost模型的参数寻优算法，解决由于参数选择不当导致模型精度低的问题，通过对AO算法进行改进提高AO算法的全局寻优能力和跳出局部最优能力，通过与AO‑XGBoost、XGBoost模型做了对比验证，结果表明LAO‑XGBoost的精确性和鲁棒性。本发明可以及时了解电池的失效时间，避免发生安全事故造成人员伤亡。