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229 m Th低能μ子库仑激发截面*
Th 核中的低能同质异能态 (eV) 已引起人们的广泛兴趣，因为它可以用于设计超精密核钟[1-4]、光学范围的核激光器[5,6]和 VUV 范围的核发光二极管[7]，也可以用于研究许多不寻常的过程：Th 在激光辐射下通过电子桥处的电子壳层激发和衰变[8-15]，通过边界条件 [16]或化学环境 [17,18]控制同质异能能级衰变，Th 异构体的衰变[19]及其伴随的轫致辐射[20]，精细结构常数和强相互作用参数变化的相对效应[21-23]，长时间内衰变定律的指数性检验[24]，等等。
d-d库仑相关性在磁化铁磁铁中的至关重要作用GD6（MN1 – XMX）23（M = Fe，Co）
众所周知，在元素金属中，过渡金属（TM）d-电子u dd的现场库仑能量明显小于f-electron稀有（re）金属的u f f f f f f f f f。因此，在RE-TM金属合金中通常会忽略U DD。与U F F相比，U DD的值低，但我们量化和阐明了U DD在RE -TM合金的部分填充D频带中的重要作用。我们研究了典型的RE-TM铁磁系列GD 6（Mn 1-X M X）23（M = Fe，Co; x =0。0，0。3），显示出有前途的磁性特性。使用恒定的光发射和恒定的初始状态光谱法用于识别价带中的Mn 3 d，fe 3 d和Co 3 D d d状态的部分密度（PDOS）。光子能量依赖性光谱演化使我们能够将MN，FE和CO 3 D pDOS中的下部哈伯德带和两孔相关卫星分开。使用cini-sawatzky方法，我们确定平均u dd = 2。1±0。4 eV，2。2±0。4 eV和2。9±0。4 eV。与Fe 3 D状态相比，CO相对较大的U DD在费米水平（E F）的连贯特征（E F）的DOS较低，而下Hubbard频带中的DOS较高，远离GD 6中的E F（Mn 0。7 CO 0。 3）23与GD 6（Mn 0。）相比 7 Fe 0。 3）23。 结果表明，计算出的Mn磁矩与U dft Mn = 0时的实验一致。 75 eV，对应于u dd = 1。7 CO 0。3）23与GD 6（Mn 0。7 Fe 0。 3）23。 结果表明，计算出的Mn磁矩与U dft Mn = 0时的实验一致。 75 eV，对应于u dd = 1。7 Fe 0。3）23。结果表明，计算出的Mn磁矩与U dft Mn = 0时的实验一致。75 eV，对应于u dd = 1。为了了解库仑相关性在电子结构和磁性特性上的作用，使用密度功能理论与现场库仑相关性（DFT + u）进行了电子结构计算（DFT + U）。65 EV和J DD = 0。9 ev。此外，使用计算出的GD和MN PDOS以及已知的光电离截面，模拟的GD 6 MN 23频谱与实验价带谱相当一致。结果表明D-D相关性在存在大型F-F相关性的情况下的关键作用，以调整RE-TM金属层的电子结构和磁性。
使用库仑计数方法和自适应的无气味卡尔曼过滤器
摘要：本文建立了一项准确且可靠的研究，用于估计锂离子电池的充电状态（SOC）。准确的状态空间模型用于确定电池非线性模型的参数。非洲秃鹰优化器（AVOA）用于解决识别电池参数以准确估算SOC的问题。一种混合方法由具有自适应无知的卡尔曼过滤器（AUKF）的库仑计数法（CCM）组成，以估计电池的SOC。在不同的温度下，对电池进行了四种方法，在包括负载和电池褪色之间有所不同。数值模拟应用于2.6 AHR松下锂离子电池，以证明混合方法对电荷估计的有效性。与现有的混合方法相比，建议的方法非常准确。与其他策略相比，所提出的混合方法实现了不同方法的最小误差。
蒙特卡洛传输分析以评估GAN光电导体的强度依赖性响应，包括库仑相互作用，带状结构和
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b'我们表明，与激光散斑相关的质动力可以以类似于库仑散射的方式散射激光产生的等离子体中的电子。给出了实际碰撞率的解析表达式。电子散斑碰撞在高激光强度或 \xef\xac\x81lamentation 期间变得重要，\xef\xac\x80影响长脉冲和短脉冲激光强度范围。例如，我们 \xef\xac\x81 发现国家点火装置空腔激光重叠区域中的实际碰撞率预计将超过库仑碰撞率一个数量级，从而导致电子传输特性发生根本变化。在短脉冲激光-等离子体相互作用的高强度特性下（ I \xe2\x89\xb3 10 17 Wcm \xe2\x88\x92 2 ），散射足够强，导致激光能量直接吸收，产生能量缩放为 E \xe2\x89\x88 1 . 44 I/ 10 18 Wcm \xe2\x88\x92 2 1 / 2 MeV 的热电子，接近实验观察到的结果。 PACS 数字： PACS 数字。'
b'我们表明，与激光散斑相关的质动力可以以类似于库仑散射的方式散射激光产生的等离子体中的电子。给出了实际碰撞率的解析表达式。电子散斑碰撞在高激光强度或 \xef\xac\x81lamentation 期间变得重要，\xef\xac\x80影响长脉冲和短脉冲激光强度范围。例如，我们 \xef\xac\x81 发现国家点火装置空腔激光重叠区域中的实际碰撞率预计将超过库仑碰撞率一个数量级，从而导致电子传输特性发生根本变化。在短脉冲激光-等离子体相互作用的高强度特性下（ I \xe2\x89\xb3 10 17 Wcm \xe2\x88\x92 2 ），散射足够强，导致激光能量直接吸收，产生能量缩放为 E \xe2\x89\x88 1 . 44 I/ 10 18 Wcm \xe2\x88\x92 2 1 / 2 MeV 的热电子，接近实验观察到的结果。 PACS 数字： PACS 数字。'
通过控制 - 控制式手术2.pdf
7.3.1 Batteries ......................................................................................................................................................................................... 42 7.3.2 Tanks .............................................................................................................................................................................................. 43 7.3.3 Temperature sensors ..................................................................................................................................................................... 44 7.3.4 Current sensors .............................................................................................................................................................................. 45 7.3.5 Voltmeters ...................................................................................................................................................................................... 45 7.3.6 Ohmmeters ..................................................................................................................................................................................... 46 7.3.7 Coulomb counter ........................................................................................................................................................................... 46
电池测量算法比较
库仑计数的主要问题是知道电池中的起始量是多少。因此，需要全额费用来初始化SOC，否则SOC是未知的。库仑计数的缺点是需要全充电容量来报告准确的SOC并找到满充电的全部充电能力，需要全部排放到空，这对于大多数应用程序是不可行的，因为这会导致关闭的数据损失。库仑计数的另一个问题是，如果电池经历了温度的极端变化，那么SOC可能会错误地报告。例如，如果在室温下充电，库仑计数可能会计算2250 mAh的全部充电容量。然后，如果在非常寒冷的条件下使用电池，则总可用容量可能会降低至1100 mAh，只是基于寒冷温度会导致开路电压较大的IR下降的影响。这在室温和冷温下的全充电容量之间约为51％，这将导致库仑计数报告的费用比电池中实际剩下的费用更多。
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锂离子电池荷电状态估计技术的比较研究
摘要 — 充电状态 (SOC) 估计对于电池的最佳利用和保护非常重要。本文实现并比较了神经网络 (NN) 算法和库仑计数法在电池充电状态 (SOC) 估计中的性能。该算法应用于电动汽车的电池管理系统 (BMS)。准确的 SOC 信息可以避免电池过度充电和过度放电，从而延长电池寿命。此外，控制系统使用准确的 SOC 信息做出合理的决策，以节省电动汽车的能源。与库仑计数法相比，NN 模型的优势在于它可以在 BMS 硬件中实现，其中可以在线测量电流、电压和温度。这种神经网络方法的特点是它优化了两个重要的超参数以实现合理的 MAPE 误差。使用两个城市驾驶条件的数据集测试了所提出方法的性能。结果表明，两种方法（NN 和库仑计数）都可以以合理的误差（<6%）预测 SOC。然而，对于这两个数据集，库仑计数的性能都优于神经网络 MAPE。
