基于主被动冷却耦合的棱柱电池热管理系统研究

随着电动汽车电池包容量的增加和电池单元能量密度的提高,电池的热管理已经成为当前电动汽车设计制造过程中的重点和难点。本文基于单个电池单元和电池模组逐级热分析的方法,在电池模组的热管理系统中,引入液冷板作为主动式制冷,同时采用风冷和均热板作为被动式制冷。首先,通过对单个电池单元进行细致建模,计算得到不同电池单元放电倍率下的产热量。然后,对组装成的电池模组进行主动和被动热管理系统的建模。接着,分别对两种不同的热管理系统—风冷与液冷耦合系统、液冷与均热板耦合系统进行最高温度和温度均匀性的模拟仿真,并选择冷却性能更优的结构。最后,对选定的热管理系统在不同质量流量下对系统冷却效果的影响进行优化设计。研究结果表明,随着冷却液流量的增加,最高温度呈现下降趋势,且在2.125 L/min之后冷却效果趋于平缓。综合考虑冷却效果和系统能耗,2.125 L/min的进口流量是在液冷与均热板耦合系统下的最佳选择。

基于SCSSA-CNN-BiLSTM的行驶工况下锂电池寿命预测

随着锂离子电池广泛应用,电池寿命预测的重要性日益突显。锂离子电池剩余寿命(RUL)的准确预测是其健康管理的关键组成部分。基于此提出了一种名为SCSSA-CNN-BiLSTM的算法,旨在实现应用于整车的锂离子电池RUL预测。采用卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM),并结合了正余弦和柯西变异的麻雀优化算法(sine-cosine and Cauchy mutation sparrow search algorithm, SCSSA),形成了一种新型的混合神经网络,以提高锂离子电池RUL预测的准确性和稳定性。CNN用于电池健康状态(SOH)深度特征的全面提取,而BiLSTM以双向方式研究这些深度特征,并通过密集层生成锂离子电池的RUL预测。为验证所提出方法的有效性,首先使用NASA的电池数据,将多个常用模型与所提出的混合神经网络模型进行比较。研究结果显示,混合模型的决定系数(R2)提高了4%~23%,RUL绝对误差降至1,这表明模型具备更高的预测准确性。随后,在整车层面进行了CLTC动态工况下的循环试验,并对寿命衰减数据进行了预测。最终的结果显示,SCSSA-CNN-BiLSTM模型对应的均方根误差(RMSE)、R2分别为1.64、0.98 Ah,展现出了良好的预测和泛化性能。

初中数学课堂教学有效性提升的策略研究

数学是科学的语言,是学生学习顺利学习其他学科的重要基础,提升初中数学教学的实效性是初中阶段学生学科教育的重要内容。提升初中数学课堂教学实效性需要学校、教师及初中生自身三个维度的协调配合,既要求学校优化初中数学资源配置,也要注重教师课堂效率提升与课后教学反馈,更要加强学生形成课前预习和课后练习的初中数学学习习惯,通过三者的协同,才能最终提升初中数学课堂教学有效性。