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World File Search System使用寿命
使用 LSTM RNN 预测锂离子电池循环寿命
锂离子电池因其高能量密度、低成本和长寿命而被广泛应用于电子设备中[1]。作为电池管理系统的一项重要功能，剩余使用寿命预测可以提前提供可能的故障时间，以便进行诊断和预测，并有助于电池单元和系统的制造和运行。同时，这也是一项具有挑战性的任务，因为电池的容量衰减是一个受内部物理和操作条件影响的复杂非线性过程。有许多关于电池剩余使用寿命预测的优秀研究工作，其中基于模型的方法和数据驱动方法是两个主要分支。基于模型的方法建立数学模型或半经验模型来捕捉内部过程、操作条件和电池容量衰减之间的关系。基于第一性原理的
SK Inc.及其子公司
在该集团认可的总体商誉和无形资产中，从2022年收购电子废物回收业务和SK品牌相关的资产从2015年与公司合并中的SK品牌相关资产是重要的。根据K-IFRS 1036资产损害，必须每年对在业务组合中获得的商誉和具有无限使用寿命的无形资产进行损害测试。作为集团管理层所用的假设和判断，估计与具有无限使用寿命的商誉和无形资产的减值测试相关的价值相关的，我们确定了与掌握电子浪费业务和SK SKNT与SK品牌相关的商业相关的商誉测试，这是键盘钥匙的审核。
人机工程学的融合 - NDT.net
1. 引言 工程结构设计以损伤容限准则的实施为基础。该准则假设在制造和生命周期维护操作过程中存在不可检测的缺陷，且不存在任何安全问题 [1,2]。每个结构及其组装件在其使用寿命期间都由设计服务目标保证，并根据航空公司的要求选择材料、设计和特定计算。飞机在使用寿命期间的检查由不同部门根据无损检测方法和材料通过排气计算确定。无损检测 (NDT) 是每个部件内部的关键步骤，可确定检测能力是否满足特定要求。每种 NDT 方法都涉及多个应用参数，量化检测能力的结果因应用而异。
密封阀控铅酸蓄电池 (SVRLA) ...
恭喜您选择全新 Deka 工业电池。Deka 工业电池集免维护胶体电池的所有优势于一身，并配备容量匹配的车载充电器。Deka 工业电池采用东宾夕法尼亚大学 (East Penn) 工程技术设计，并由电池大师级工匠按照严格的质量保证准则精心打造，是满足当今物料搬运需求的最佳选择。Deka 的精密制造工艺确保新设备在长久使用寿命内保持高性能。这些电池在发货前已进行检查，以确保符合您的订单规格。遵循安装和操作说明，您将确保您的全新 Deka 工业电池拥有最佳的使用寿命和性能。
美国能源部氢动力重型卡车目标
1 燃料电池系统不包括氢储存、电力电子、电池和电力驱动。2 使用寿命目标旨在覆盖车辆的整个使用寿命。燃料电池系统使用寿命定义为考虑实际驾驶条件（即非稳定状态运行）的适当工作循环的使用小时数。相应的车辆使用寿命范围为 100 万英里（临时）和 120 万英里（最终），基于平均速度 40 英里/小时。3 临时和最终成本目标假设每年生产量为 100,000 台（括号内引用的除外）。请注意，要达到燃料电池和氢储存组件的成本目标，可能需要利用汽车生产量来实现必要的规模经济，从而实现成本竞争力。据估计，当前（2019 年）重型汽车燃料电池技术的成本为 ~190 美元/千瓦，以每年 1,000 台的生产量计算（燃料电池系统分析，2019 年 DOE 氢能和燃料电池计划评审报告，https://www.hydrogen.energy.gov/pdfs/review19/fc163_james_2019_o.pdf）。4 成本以 2016 年美元计算。5 储能系统循环寿命目标旨在表示长途运输车辆整个使用寿命所需的最少运行循环次数。这个目标与技术无关。6 加压储能系统必须满足适用规范和标准（即 SAE J2579 和联合国全球技术法规第 13 号）中的循环寿命要求。这些规范和标准循环寿命要求所需的循环次数明显多于储能系统循环寿命。例如，联合国全球技术法规中基准初始压力循环寿命对于重型应用可能要求 11,000 次循环。 7 氢存储系统成本包括储罐和所有必要的设备平衡组件。该目标与技术无关。8 目前（2019 年）700 巴氢存储系统的成本估计为每年 1,000 台制造量约为 36 美元/千瓦时，大批量制造时为 15 美元/千瓦时（根据美国能源部氢能和燃料电池计划记录 #15013“车载 IV 型压缩氢存储系统 - 成本和性能状况 2015 年”推断，https://www.hydrogen.energy.gov/pdfs/15013_onboard_storage performance cost.pdf）。注意：氢存储目标将更新，目前基于 USDRIVE FCEV 目标。9 分析基于 2050 年简单的拥有成本假设，并反映了市场渗透的预期时间表。
数字孪生驱动的锂离子电池充电状态估计...
摘要 — 在净零碳转型下，锂离子电池 (LIB) 在支持更多可再生能源发电的连接、提高电网弹性和创建更灵活的能源系统方面发挥着关键作用。然而，电池的使用寿命较短且成本相对较高，这阻碍了电池技术（如可再生资源存储）的更广泛应用。此外，电池的使用寿命受材料成分、系统设计和运行条件的显著影响，因此使电池系统的控制和管理更具挑战性。数字化和人工智能 (AI) 为建立电池数字孪生提供了机会，它具有巨大的潜力来提高电池管理系统的态势感知并使电池存储单元实现最佳运行。准确估计充电状态 (SOC) 可以指示电池的状态，为维护提供有价值的信息并最大限度地延长其使用寿命。本文提出了一种基于连接 LSTM（长短期记忆）和 EKF（扩展卡尔曼滤波器）的混合模型的数字孪生驱动框架来估计锂离子电池的 SOC。 LSTM 为 EKF 提供更准确的初始 SOC 估计和阻抗模型数据。根据实验结果，开发的电池数字孪生被认为对初始 SOC 条件的依赖性较小，并且与传统方法相比具有更低的 RMSE（均方根误差）且更稳健。
05 产品验证 - 航空航天技术研究所
复合材料和混合材料在大型和结构部件中的应用和可信度已得到充分认可。推进应用包括风扇外壳和叶片。高性能合金盘正在考虑提高刚度和减轻重量，尽管成本是一个障碍。结构应用包括单元化主结构和切换到非热压罐工艺，这些工艺需要高水平的工艺内控制才能满足关键特性要求。制造过程缓慢，原材料和产品质量参差不齐；成本可能很高。人们对新型复合材料在工艺过程中和整个使用寿命中的性能了解甚少；由此产生的问题包括对工厂尺寸和特征的预测不佳，以及对整个使用寿命性能和冲击弹性的理解不完整。