汽车用La_(0.79)Mg_(0.21)Ni_(3.95)储氢合金的制备与电化学性能研究

为开发出高能量密度镍氢电池负极材料,采用真空感应熔炼的方法制备了La_(0.79)Mg_(0.21)Ni_(3.95)储氢合金,对比分析了铸态和退火态储氢合金的物相组成、显微形貌和电化学性能。结果表明,铸态和800℃/24 h退火态La_(0.79)Mg_(0.21)Ni_(3.95)储氢合金中都只含有LaNi5和(La,Mg)_(2)Ni_(7)相;升高温度至900℃及以上时,储氢合金中形成了不同含量的(La,Mg)5Ni19和(La,Mg)_(6)Ni_(24)相。900℃/24 h退火态储氢合金的可逆吸放氢性能要高于950℃/48 h退火态储氢合金。铸态和退火态储氢合金都在前3周循环过程中到达了最大放电比容量,950℃/48 h退火态储氢合金中主要为(La,Mg)_(6)Ni_(24)相,其具有较高的循环稳定性。铸态和退火态La_(0.79)Mg_(0.21)Ni_(3.95)储氢合金具有良好的电化学活化性能,高倍率放电性能(HRD1500)从高至低的顺序依次为950℃/48 h、950℃/24 h、900℃/24 h、800℃/24 h、铸态;储氢合金的HRD1500与氢扩散速率(D)和交换电流密度(I_(0))的变化趋势相同,950℃/48 h退火态储氢合金具有最大的HRD1500,这主要与合金电极中含有61.8%(质量分数)的(La,Mg)_(6)Ni_(24)相、具有较高的D和I_(0)有关。

汽车锂电池正极材料的制备与性能研究

研究了钼掺杂对汽车锂电池正极材料[Mn0.58Ni0.18Co0.14]0.8-xMox(OH)2物相组成、微结构和电化学性能的影响。结果表明,x=0.005的正极材料由于具有最强的超晶格结构稳定性而表现出最强的超晶格衍射峰,而x=0.01和x=0.02的正极材料中钼酸锂杂相峰的存在会一定程度上破坏超晶格结构;不同钼掺杂的正极材料的颗粒粒径会随着Mo含量增加而不断增大;钼掺杂可以提升正极材料的锂离子键入能力而消除非晶态碳酸锂薄层的影响,但是过量钼掺杂会形成钼酸锂化合物;x=0.005的正极材料的放电比容量最高、传荷阻抗最小,充放电过程中锂离子更容易嵌入脱出,从而具有较高的高倍率放电性能,这主要与此时颗粒粒径较小以及形成了纯层状结构有助于增强锂离子导电性和动力学反应速度有关。

V-Ti-Ni-Co-Ce钒基电池合金电化学性能的研究

针对目前V-Ti-Ni电池合金电化学性能差等原因,采用球磨-烧结工艺制备了钒基汽车电池合金V-Ti-Ni和V-Ti-Ni-Co-Ce合金,并进行了电化学循环稳定性能、电化学耐腐蚀性能、物相组成以及显微组织的测试与分析。结果表明:V-Ti-Ni和V-Ti-Ni-Co-Ce合金都是由V基固溶体相和TiNi相组成。与V-Ti-Ni合金相比,V-Ti-Ni-Co-Ce合金的组织明显细化,晶粒分布更为均匀,网状晶界更加密集,从而为充放电循环过程中提供更好的进出通道,使得V-Ti-Ni-Co-Ce合金具有更佳的电化学循环稳定性能和电化学耐腐蚀性能:充放电循环15次后放电容量增大294%;合金的腐蚀电位正移109 mA,腐蚀电流密度减小37%。

四轮独立的轮毂电机驱动型电动汽车控制系统研究

针对四轮独立轮毂电机驱动型电动汽车的差速转向问题,提出了一种基于DSP芯片的无刷直流轮毂电机电子差速控制系统。建立了无刷直流电机的数学模型和电子差速控制策略,给出了控制系统的硬件设计及调速方法。试验表明,该控制器能实现电动汽车的电子差速、调速控制等功能,体现了良好的动态响应和稳定特征,验证了电子差速控制系统设计的合理性。

双轮毂电机驱动型电动汽车驱动防滑研究

对双轮毂电机驱动型电动汽车的驱动防滑控制进行了研究。针对目标车型,分析了双后轮轮毂电机传动方式下的电机转矩输出特性。结合T-S(Takagi-Sugeno)型模糊路面识别系统,开发了一种基于径向基函数的单神经元自适应控制算法,实现了比例积分微分参数在线自适应调控,并采用遗传算法对参数进行了优化。研究结果表明,所设计的驱动防滑控制策略能够有效辨识路况,准确预估路面最优滑转率,将车辆的滑转率保持在目标值附近。

轿车白车身结构静刚度有限元分析

在三维设计软件UG中建立某国产轿车白车身结构几何模型,简化后导入至分析软件Hyper Mesh中,建立有限元模型。对模型的静刚度进行分析,与国外同类车型设计参考值对比,发现设计中存在的不足,为后续的优化与改进提供相关证据。

基于SARIMA-BP神经网络方法的汽车销量预测研究

对汽车销量时间序列的预测方法进行了研究,针对汽车销量影响因素表现出的多样性,应用灰色关联分析法对其进行筛选。针对汽车销量时间序列表现出的线性特征和环境动态变化导致的非线性规律,单一的线性预测方法和非线性预测方法都无法满足时间序列的预测要求。提出了一种SARIMA-BP神经网络预测方法,利用SARIMA方法对时间序列的线性部分进行建模,利用BP神经网络方法对时间序列的非线性部分进行建模。仿真结果表明,SARIMA-BP神经网络方法比单一模型的预测准确率更高。

基于危险-云决策理论的发动机故障诊断研究

根据危险理论,并结合李德毅院士提出的云模型,给出了一种基于危险理论-云决策的状态检测算法,将其应用到了汽车发动机状态检测诊断中。采用发动机故障模拟试验台模拟发动机运行故障,并借助各种传感器收集相应工况下的故障信号和正常信号。通过试验检测发动机状态算法,诊断准确率达到97.5%以上。

《电控发动机检修技术》课程混合式项目教学研究

针对《电控发动机检修技术》课程传统项目教学授课过程中存在项目教学进程缓慢、教学效果不显、学生技能迁移能力薄弱等 问题,将混合式学习方式融入项目教学过程,通过网络平台使课堂动态化,通过线上资源与线下教学的结合拓展课堂的时间维度和空间维 度,并采用“引、展、动、评、诊”的实训教学模式优化项目教学流程从而营造职业岗位环境;选取两个平行班级作为实验班,以故障《发 动机 J17 主继电器控制线开路》8 课时的教学为试验项目,测试结果表明在形成主线是工作流程的混合式教学环境下,班级学生的自主学习 能力、技术技能掌握程度和综合分析能力得到了全面提升。

基于现代学徒制的高职院校人才培养模式探究

"新常态"下经济的结构性改革带动了市场对技术技能型人才的巨大需求,这为高职教育的发展提供了机会的同时也对人才培养的质量提出了更高的要求,而"现代学徒制"人才培养模式的培养目标正好与当前市场经济的用人需求相吻合。本文以"现代学徒制"人才培养模式为研究对象,对其在国外高职院校的现状及内涵进行分析,结合对江浙11所院校的调研结果,论述了我国高职院校在实施"现代学徒制"人才培养模式中存在的问题,并提出了具体的人才培养策略,为"现代学徒制"人才培养模式的发展和完善提供借鉴。