锂离子电池内部状态检测与预测方法研究

随着电动车辆的广泛应用和市场需求的日益增长,锂离子电池作为电动车辆的重要能源储存装置,掌握电池内部状态的变化趋势和预测其性能的稳定性具有重要意义。因此,本文提出了锂离子电池内部状态检测与预测方法。首先,通过对锂离子电池的结构和工作原理进行分析,我们了解到电池内部的各个参数和状态对电池的性能和寿命有着重要影响。其次,提出了一种基于改进卡尔曼波算法的锂离子电池内部状态的预测方法,通过分析电池的历史数据和运行状态建立电池的模型,对电池内部状态进行检测。通过对比各种方法,结果表明,使用所提出的方法可以有效地检测和预测锂离子电池的内部状态,具有更高的准确性和稳定性。

人工智能大模型在智慧农业领域的应用

人工智能(AI)技术在智慧农业领域的应用,正引领农业现代化的新浪潮。基于此,该文介绍了人工智能大模型的基本概念,分析了现阶段智慧农业的现状与挑战,并详细阐述了人工智能大模型在智慧农业中的具体应用,包括作物病虫害检测与预测、智能灌溉系统与水资源管理、作物生长监测与产量预测以及农业机器人与自动化作业,总结了人工智能大模型带来的革新与优势,包括提高农业生产效率与产量、降低资源消耗与环境影响、优化决策制定与风险管理。人工智能大模型在智慧农业领域的应用为实现可持续农业发展提供了重要支持。

采用地震技术预测路基沉降量的方法研究

采用有限元法求解比奥(B iot)固结方程计算路基沉降量是一种常用方法,通过三轴压缩试验来求取相应的弹性参数则耗时耗资。根据路基土的密度、速度与弹性参数(如弹性模量Es和泊松比μ)之间的关系,将速度和密度引入到有限元劲度矩阵方程来求解比奥固结方程,讨论了综合地震勘探在沉降检测与预测中的应用。理论模拟分析和实际应用结果表明,将地震技术用于地基沉降量计算中是有效的。

中药干法制粒的研究思路探讨:基于干法制粒技术研究的国内外研究进展

干法制粒技术是制粒技术上一大创新,省去了很多中间环节,降低了很多中间费用,其与物料的特性、干法制粒设备与工艺等密切相关。干法制粒技术是覆盖多个技术领域的一门系统工程科学,干法制粒过程涉及复杂的温度场、压力场、速度场数学模型机制,又与物料的特性、干燥设备等密切相关。但由于中药干法制粒技术研究起步较晚,基础研究仍较薄弱。而干法制粒技术研究在食品、化工、农林等领域取得了很大的成果,具有重要的借鉴意义。中药干法制粒的优点是中药浸膏粉中添加适量辅料后,可直接制粒,无需湿润、混合、干燥等过程,工艺简便,能有效保证中药质量。采用干法制粒技术获得的颗粒是制备中药固体制剂的重要中间体,直接影响后续其他制剂成型工艺与制剂产品质量。因此,立足于中药干法制粒自身的特性,通过借鉴其他领域干法制粒技术先进的研究成果,围绕干法制粒设备、工艺、在线检测技术、干法制粒过程数学模型机理研究,探讨中药干法制粒的研究思路,以期为中药干法制粒的研究提供参考。