基于KF32A156和AMT630H的电动汽车仪表软件系统设计

在政策与产业升级的双驱动下,设计一种基于国产芯片KF32A156和AMT630H的电动汽车仪表软件系统。采用国产芯片KF32A156和AMT630H作为主控芯片,遵循模块化原则对仪表系统的软件进行开发,自主设计了一款基于国产芯片的液晶仪表软件系统。经测试验证,该系统满足性能要求。

乌干达KF油田完井液体系优选及性能评价

根据乌干达KF油田储层特征及其对完井液的技术需求,开展了完井液体系的优选及性能评价工作。通过对有机胺抑制剂、缓蚀助排剂的加量优选和完井液体系配方研究,形成了一套以抑制性能为主兼具防水锁和耐腐蚀性能的有机胺完井液体系,该完井液体系配方为配制水+1.5%(质量分数)缓蚀助排剂HZ-1+有机胺抑制剂YZ-1+10%(质量分数)KCl。结果表明:该体系的防膨率达到95.2%、表面张力为27.2 mN/m、界面张力为2.04 mN/m、腐蚀速率为0.047 mm/a,对储层的渗透率恢复率在85%以上。可见,构建的完井液体系可满足乌干达KF油田完井阶段的技术需求。

使用KF/EKF算法的新能源汽车电池组故障在线监控系统

本文介绍了一种使用KF/EKF算法的新能源汽车电池组故障在线监控系统。该系统使用KF/EKF算法,采取了Android的运行形式,实现了登录、通信、显示(电池参数显示和地图显示)和设置功能,能够对新能源汽车电池组的故障监控,延长新能源汽车电池组的使用寿命,提升新能源汽车电池组的健康水平等目标。

基于KF-ESN算法的新能源汽车电池组故障在线监控系统

当前的光学超精密检测采用基于改进CNN电池组故障诊断方法受到噪声数据影响,导致故障数据监控精准度低,对此提出基于KF-ESN算法的新能源汽车电池组故障在线监控系统。使用霍尔传感器结构,检测电池组电压和电流。通过控制模块,使主机具备自动递增特性,经由SMD-140035H蜂鸣器,实现故障报警。在ESN网络中通过KF算法进行电池组故障在线估计,计算网络输出权值和误差协方差的先验值,通过目标值校正后,只需评估网络输出权值,就能得到精准故障监控系统。实验结果表明,该系统分别与标准故障电压、电流数据存在最大为0.02 V和0.01 A的误差,具有精准监控结果。

9km水平分辨率下KF积云对流参数化方案对台风模拟的影响

积云对流参数化方案对台风模拟的准确性有着重要影响,而在分辨率1~10 km内使用积云对流参数是否能够改善台风模拟仍然存在争议,因此,本研究基于COAWST(coupled ocean atmosphere wave sediment transport, COAWST)耦合模式,针对登陆广东地区的11个西行台风,在9 km分辨率下是否使用KF积云对流参数,设计了2组模拟方案,并将结果与中国气象局热带气旋资料中心发布的最佳路径数据进行对比。从台风路径上看,在9 km分辨率上使用KF方案模拟得到的误差在统计结果中最小,从模拟台风强度的误差来看,2种方案的差距不大,综合考量台风路径和强度可以认为使用KF积云对流参数化方案模拟的效果更佳。KF积云对流参数方案模拟的副热带高压更强,造成模拟的台风路径相对南偏。2种方案的台风内核区对流不稳定的高度接近,是否使用KF积云对流参数化方案与台风强弱没有一定的关系,而台风强度与对流底层的台风眼壁垂直速度有关。

固体碱KF/CeO_(2)催化大豆油制备生物柴油的研究

以硝酸铈铵为铈源,采用水热法制备CeO_(2)载体,浸渍法制备KF/CeO_(2)固体碱催化剂,并采用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)和比表面积(BET)对催化剂进行表征。结果表明:KF/CeO_(2)固体碱对大豆油制备生物柴油有催化作用;催化剂的最佳制备条件为KF负载量40%、焙烧温度500℃、焙烧时间3 h;制备生物柴油的最佳反应条件为催化剂用量为大豆油质量的3.0%、醇油摩尔比9∶1,在该条件下生物柴油的最高产率为86.7%。

KF界面修饰实现高性能的全无机CsPbI2Br钙钛矿太阳能电池

基于SnO2电子传输层的全无机CsPbI2Br钙钛矿太阳能电池由于其简单的器件结构、廉价的制备工艺和优异的热稳定性而被认为是极具潜力的新一代光伏器件。然而,SnO2电子传输层表面存在的大量氧空位缺陷严重损害了CsPbI2Br器件的光电转换效率和长期稳定性。本文通过在SnO2/CsPbI2Br钙钛矿埋底界面处引入KF修饰层,成功实现了高性能的全无机CsPbI2Br电池。研究结果表明,KF界面修饰不仅有利于钝化SnO2薄膜表面的氧空位缺陷,改善界面载流子传输性能,而且还能显著改善上层CsPbI2Br的成膜质量和结构稳定性。最终,基于KF界面修饰CsPbI2Br器件的效率由初始的12.75%提升到了16.10%,同时表现出了优异的储存稳定性和热稳定性。

基于SVM-KF组合模型的建筑物变形预测方法

建筑物变形过程呈现出典型的非平稳和非线性特征,传统基于单一模型的变形预测方法存在精度低、稳定性差的问题。综合考虑建筑物变形过程中的非线性和线性因素,本文提出一种基于支撑向量机(Support Vector Machine,SVM)和卡尔曼滤波(Kalman Filter,KF)相结合的变形预测方法。首先将变形时间序列分解为非线性和线性变化2部分,之后利用SVM和KF分别对非线性变化趋势和线性变化趋势进行建模预测,最后将二者的预测结果进行综合得到最终预测结果。利用建筑物变形实际数据进行试验验证,结果表明,SVM-KF组合模型相对于SVM、KF和BP神经网络等单一模型能够获得更高的预测精度和预测稳定度,具有一定的实用价值。

UKF和KF两级滤波的雷达与红外配准算法

针对雷达与红外传感器的时间和空间偏差配准问题,给出时空偏差配准模型,提出了一种时空偏差实时估计算法。该算法将目标的运动状态和传感器偏差组合在同一状态方程中,构建扩维状态的系统动态方程和量测方程,并通过对量测方程的非线性分析,采用UKF和KF两级滤波的方法进行目标状态和配准偏差的联合估计。仿真结果表明,与采用UKF滤波的方法相比,该算法具有更高的估计精度,而且减小了计算量。

KF-Al_2O_3催化下吡喃并[2,3-d]嘧啶衍生物的一步合成

以芳醛、丙二腈和4,6-二羟基嘧啶为原料,以乙醇为溶剂,在80℃以KF/Al2O3为催化剂合成了一系列的吡喃并[2,3-d]嘧啶衍生物,产物的结构通过IR,1HNMR和元素分析表征,并进一步通过X射线衍射分析确证.

NaF-AlF3-LiF/KF熔盐体系的分子动力学势参数拟合研究

由于我国北方地区铝土矿提取的氧化铝中含有钾、锂,导致我国铝电解质富含KF和LiF,使得电解质组分和物理化学特性发生变化。为此,本文采用对势拟合和力匹配相结合的方法,拟合得到了高精度的NaF-AlF3-LiF/KF熔盐体系Born-Mayer-Huggins势参数,获得的势参数对微观粒子受力的拟合平均偏差方为0.0796,对密度和粘度等宏观性质计算偏差小于5%,表明其适用于NaF-AlF3-LiF/KF基电解质微观结构和宏观性质的模拟计算研究。

大失准角下SINS的KF/EKF2混合滤波对准

针对捷联惯导系统(SINS)大失准角下滤波对准过程中非线性滤波器状态维数过大的问题,提出了一种基于模型分解的卡尔曼滤波/二阶扩展卡尔曼滤波(KF/EKF2)混合滤波方法,将基于欧拉平台误差角的非线性滤波模型分解为线性部分和非线性部分,分别采用线性KF滤波和非线性EKF2滤波处理,并且设计了混合滤波的滤波步骤。实验结果表明,KF/EKF2混合滤波算法在计算量、实时性及精度等方面优于最常用的无迹卡尔曼滤波(UKF)和EKF2滤波。

基于KF32A的汽车仪表蜂鸣器声音设计和音质改善方法

本文重点介绍基于国产芯片 KF32A 的汽车仪表蜂鸣器声音设计和音质改善方法。为解决汽车用户对仪表声音质量日益提高的要求和蜂鸣器声音较为单一的矛盾,本文将从硬件设计和软件编写两方面,介绍无源蜂鸣器的工作原理、软件实现步骤、以及常见声音参数,使用不同频率的脉冲方波信号产生不同音调的调节,理论参数与体验者听觉的主观评价相结合的方法,实现汽车仪表声音质量的提高。

集合空间上的拓扑与本质KFS点

本文证明在非线性分析的不动点理论、鞍点理论、多目标优化理论中有重要应用的ＫｙＦａｎ不等式组解集在函数和集合变化时的通有稳定性。

HBFNEnKF混合同化方法设计及检验

基于前后张驰逼近(Back and Forth Nudging,简称BFN)和集合卡尔曼滤波(En KF)方法,构建了一种新的同化方法 HBFNEn KF(Hybrid Back and Forth Nudging En KF)混合同化方法,并将此同化系统分别与通道浅水模式(shallow water model)和全球浅水模式对接,检验了HBFNEn KF同化方法的有效性。同时,对比了集合均方根滤波(En SRF)、HNEn KF(Hybrid Nudging En KF)、HBFNEn KF三种方法在有误差模式中的同化效果。试验结果表明:HBFNEn KF同化方法保留了HNEn KF方法的同化连续性,解决了En KF同化不连续不平滑的问题,同时还有着更快的收敛速度;当采用单变量分析试验时,HBFNEn KF方法的优势最为明显,表明HBFNEn KF能够较好地保持不同模式变量间的平衡。此外,增量场尺度分析结果表明:相比En SRF,HBFNEn KF在大尺度范围有更好的同化效果,同时能够避免在中小尺度范围内出现大量的虚假增量。

KF/MMT固体碱催化剂的制备及催化酯交换反应

采用蒙脱土(MMT)为载体,通过浸渍法制备了KF/MMT固体碱催化剂,将其应用于大豆油制备生物柴油的酯交换反应中。通过XRD、FTIR、Hammett指示剂法、N2吸附-脱附、SEM等方法对KF/MMT催化剂结构进行了表征,并考察了酯交换反应条件对生物柴油产率的影响。结果表明:负载的KF与载体蒙脱土之间存在相互作用,催化剂表面存在Al—O—K活性中心;以KF/MMT为催化剂,在催化剂用量4%,醇油摩尔比12∶1,反应温度65℃,反应时间2.5 h条件下,生物柴油产率达到97.4%。

超声作用下KF/CaO催化酯交换反应制备生物柴油

等体积浸渍法制备了KF/CaO固体碱催化剂,用于催化大豆油与甲醇酯交换反应制备生物柴油,在反应体系中引入超声作为辅助条件。研究表明,KF/CaO催化活性高。在超声的辅助作用下,酯交换反应速率加快,生物柴油的收率提高。实验考察了反应条件对产品中脂肪酸甲酯含量的影响。醇油摩尔比为12∶1,反应温度65℃,催化剂与大豆油的质量比为3%,反应1 h,超声频率20 kHz,超声声强1.01 W/cm2,在此反应条件下,产品中脂肪酸甲酯的质量分数达到99.6%。

KF/Al_2O_3催化下2-氨基-4-芳基-4H-吡喃并[3,2-c]香豆素衍生物的一步合成

以芳醛、4-羟基香豆素和丙二腈或氰乙酸酯为原料,在KF/Al2O3催化下以乙醇为溶剂,在80℃合成了一系列2-氨基-4-芳基-4H-吡喃并[3,2-c]香豆素衍生物,并通过IR,1HNMR和元素分析确证产物的结构.

基于SKF-KF-Bayes的滚动轴承剩余使用寿命预测方法

准确预测滚动轴承的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)对机械设备安全可靠运行有着至关重要的作用,针对滚动轴承寿命预测中存在的未能准确区分滚动轴承退化阶段与如何有效地利用历史退化数据与实时监测数据等问题,提出了一种SKF(switching Kalman filters)、KF(Kalman filters)和Bayes结合的滚动轴承性能退化建模与剩余使用寿命预测方法。结合滚动轴承振动信号性能监测数据,采用SKF方法识别出轴承性能退化的变点;利用随机效应指数退化模型描述轴承性能退化过程,结合同类轴承性能数据给出模型未知参数极大似然估计;利用KF单步预测对当前时刻监测数据进行修正,基于Bayes方法对模型中的随机参数进行实时更新,推导出轴承剩余使用寿命分布模型,计算滚动轴承剩余使用寿命;通过对滚动轴承试验数据分析,验证了该方法的适用性和有效性。

KF-Al_2O_3催化下达米酮与查尔酮的麦克尔加成反应

5 ,5 二甲基 1,3 环己二酮 (达米酮 )、1,3 二芳基 2 丙烯 1 酮 (查尔酮 )在KF Al2 O3 催化下 ,在DMF中进行麦克尔加成反应 ,生成产物为 1,3 二芳基 3 ( 5 ,5 二甲基 3 羟基 2 环己烯 1 酮 2 基 ) 1 丙酮 ,产率良好 .