从消费电子到电动汽车,电池在各个领域的重要性越来越重要,强调了精确电池模型的关键必要性。本评论描述了电池模型的四个主要类别:经验,等效电路,数据驱动和基于物理的模型。像Nernst和Shepherd模型这样的经验模型提供了简单性,但缺乏精确度。等效电路模型在简单性和准确性之间取得了平衡,尽管有验证约束。数据驱动的方法利用机器学习来准确预测电池性能,但需要高质量的数据集。基于物理学的模型集成了基本的电化学过程,以详细理解,尽管计算复杂性增强。比较分析以锂离子电池为重点,揭示了计算效率和准确性之间的权衡。具有电解质动力学的单个粒子模型及其扩展单粒子模型作为有效的选项出现,带有电解质动力学的单个粒子模型显示出有希望的精度,类似于单个粒子模型。此外,在不同的电池化学分子上进行比较,公布了不同水平的建模精度。本文比较了跨化学的不同电化学建模技术和辨别最佳方法。是电池建模技术之一的电化学模型,已在本研究中进行了详细研究和研究,并为文献提供了有关化学模型如何与哪种电化学模型一起使用的文献。此外,这项研究在Pybamm中使用优化技术有助于现有的铁磷酸锂化学建模。综合提供了对各种建模方法的见解及其对电池研究和开发的影响,从而指导未来的调查,以针对特定应用的更量身定制的建模策略。
电动汽车中的抽象电池安全性是一项全面的工程努力,需要在每个阶段进行一致的考虑,包括电池材料,电池组设计和电池管理系统(BMS)。本综述着重于锂离子电池的安全管理策略和实际应用。电池安全的管理主要包括充电和放电安全,高压安全性和热安全性。在其中,充电和排放安全管理旨在防止电池损坏或由过度充电或出院造成的安全事件。高压安全管理涉及检测绝缘断层,过电流和其他潜在风险,以防止电气危害。热安全管理确保单个电池电池,模块和电池组保持最佳的工作温度范围和均匀的温度分布,从而防止热失控。
为了加速经济脱碳,政府和企业正在投资氢气作为低排放或零排放燃料,以取代化石气体(也称为天然气或甲烷气体)。在联邦层面,2021 年 6 月,美国能源部 (DOE) 启动了首个“能源地球计划”,旨在十年内将“清洁氢气”的成本降低 2 至 1 美元/公斤,从而为应对气候危机做出贡献。3 为了支持这一目标,《通胀削减法案》引入了新的清洁氢气生产税收抵免,并扩大了现有的投资税收抵免范围,以适用于氢气项目和独立的氢气储存技术。4 此外,通过《两党基础设施法》,联邦政府将向七个区域氢气中心投资 70 亿美元,5 预计这也将催化超过 400 亿美元的私人投资。6
摘要:人工智能在日常生活中的应用变得无处不在且不可避免。在那个广阔的领域,一个特殊的位置属于用于多参数优化的仿生/生物启发的算法,该算法在许多区域中找到了它们的使用。新颖的方法和进步正在以加速速度发表。因此,尽管事实上有很多调查和评论,但它们很快就变得过时了。因此,与当前的发展保持同步非常重要。在这篇综述中,我们首先考虑了生物启发的多参数优化方法的可能分类,因为专门针对该领域的论文相对较少,而且通常是矛盾的。我们通过详细描述一些更突出的方法以及最近发表的方法来进行。最后,我们考虑在两个相关的宽域中使用仿生算法的使用,即微电子(包括电路设计优化)和纳米光子学(包括诸如光子晶体,纳米质体的构造和水流的结构的逆设计(包括逆设计)。我们试图保持这项广泛的调查独立,以便不仅可以使用相关领域的学者,还可以使用对这个有吸引力领域的最新发展感兴趣的所有人。
在过去的几十年里,航天/航空航天飞行器的先进制导与控制 (G&C) 系统的设计受到了全世界的广泛关注,并将继续成为航空航天工业的主要关注点。毫不奇怪,由于存在各种模型不确定性和环境干扰,基于鲁棒和随机控制的方法在 G&C 系统设计中发挥了关键作用,并且已经成功构建了许多有效的算法来制导和操纵航天/航空航天飞行器的运动。除了这些面向稳定性理论的技术外,近年来,我们还看到一种日益增长的趋势,即设计基于优化理论和人工智能 (AI) 的航天/航空航天飞行器控制器,以满足对更好系统性能日益增长的需求。相关研究表明,这些新开发的策略可以从应用的角度带来许多好处,它们可以被视为驱动机载决策系统。本文系统地介绍了能够为航天/航空航天飞行器生成可靠制导和控制命令的最先进的算法。本文首先简要概述了航天/航空航天飞行器的制导和控制问题。随后,讨论了有关基于稳定性理论的 G&C 方法的大量学术著作。回顾并讨论了这些方法中固有的一些潜在问题和挑战。然后,概述了各种最近开发的基于优化理论的方法,这些方法能够产生最佳制导和控制命令,包括基于动态规划的方法、基于模型预测控制的方法和其他增强版本。还讨论了应用这些方法的关键方面,例如它们的主要优势和固有挑战。随后,特别关注最近探索 AI 技术在飞行器系统最佳控制方面的可能用途的尝试。讨论的重点说明了航天/航空航天飞行器控制问题如何从这些 AI 模型中受益。最后,总结了一些实际实施考虑因素以及一些未来的研究主题。
当前航空航天飞行器线束中的电弧传播会导致线路系统故障。当电弧启动时绝缘层导电时,就会发生这些故障。在某些情况下,碳弧轨道的导电路径显示出足够高的电阻,以致电流受到限制,因此使用传统电路保护可能难以检测。通常,这种线路故障不仅仅是绝缘故障的结果,而是由多种线路系统因素造成的。电路保护不足、系统设计不当和维护程序粗心大意都可能导致线路系统故障。本文从整个线路系统的角度探讨该问题,以确定可以采取哪些措施来提高空间电力系统的可靠性、可维护性和安全性。本文将讨论过去导致线路系统故障的电力系统技术、系统设计和维护程序。本文将介绍可能提高线路系统安全性的新技术、设计流程和管理技术。
在现代技术时代,聊天机器人是新一代对话服务的重要方面。聊天机器人系统是一种使用自然语言与用户交互的软件程序。聊天机器人是一个虚拟个体,可以使用交互式文本能力与任何人进行有效讨论。最近,聊天机器人作为人机对话媒介的发展取得了长足的进步。机器学习和人工智能聊天机器人系统的目的是模拟人类对话;可能是通过文本或语音。聊天机器人程序通过自然语言处理理解一种或多种人类语言。聊天机器人结构集成了语言模型和计算算法来模拟非正式聊天通信,涵盖了大量的自然语言处理技术。本文探讨了聊天机器人可能有用的其他应用,例如机器对话系统、虚拟代理、对话系统、信息检索、商业、电信、银行、医疗、客户呼叫中心和电子商务。还概述了基于云的聊天机器人技术以及聊天机器人的编程和当前和未来聊天机器人时代的编程挑战。
新技术不可避免地越来越多地融入到机构和人们的活动中,这一事实对可持续性提出了挑战,因为充分利用进步将使发展更加尊重环境。考虑到上述情况,这项工作的目的是调查与人工智能、清洁生产和可持续绩效相对应的研究趋势。为此,在科学数据库 Scopus 和 Web of science 中对 110 篇论文进行了文献计量分析。为了进行统一、清理和图形可视化过程,使用了技术工具 Vantage Point、R 中的 Biblioshiny 和 VoSviewer。结果展示了近年来该主题在科学领域的当前趋势。对各国的分析表明,亚洲大陆处于世界领先地位。另一方面,关键词的研究强调了研究的三大基本支柱的重要性,可能存在非实证关系。结果表明,人工智能、清洁生产和可持续性之间的接近性。
图 2) ENG 分类信号处理的示意图;a) 记录的 ENG 数据集分为训练集和测试集;b) 预处理块应用信号分割和去噪;c) 从运行观察窗口提取和选择特征;d) 数据驱动的分类模型训练;e) 使用从训练中校准的模型对从测试集中提取的特征进行验证以进行类别预测;f) 根据分类器结果驱动设备的决策规则。