能够监视锂离子电池(LIB)的热行为的能力,是选择性性能并确保安全操作的必要前提。但是,传统的点测量(热电偶)在准确表征LIB行为方面面临着挑战,尤其是定义热点以及热梯度的大小和方向。为了解决这些问题,已经采用了基于光频域反射计(OFDR)分布式 - 光纤维传感器来量化圆柱形21700 LIB内的热量产生。实现了光学传感器内的3 mm空间分辨率。光纤已在细胞表面周围缠绕,以超过1300个独特的测量位置;分布在圆周周围,沿Lib轴向分布。分布式测量结果表明,在1.5C放电期间,最大热差可以达到8.37℃,而点状传感器的热差为4.31℃。虽然沿细胞轴向长度的温度梯度首次被充分理解,但该研究首次量化了沿细胞周长的温度变化。全球热图像突出显示热量产生是在正电流标签周围积累的,这意味着在传统表征实验和电池管理系统(BMS)内定义传感器的位置时,需要对内部LIB结构的基本知识。
在这项工作中,提出了一种新的准稳态守卫测量方法,用于圆柱电池的热物理参数。通过有限元分析和标准ANSI 304不锈钢样品的测量来评估热保护方法的有效性。基于数值模拟,在测试中测试的圆柱电池的热量损失最大程度为2.4%。通过优化测试配置,进行了电池的实验表征,以准确确定热参数。实验结果表明,18650和21700电池的轴向导热性分别在11.8 - 15.4wÅM -1°C - 1和12.6 - 16.7 w·m -1°C - 1分别远低于Laser Flash方法的材料测试值。轴向导热性随温度和SOC的增加而增加,并且比温度随温度线性增加,但随着SOC的变化很小。这项研究表明了一种快速,成本效益和无损的方法,可以同时且准确地获得轴向导热性和特异性热量。随后的有关圆柱电池热设计的热分析也基于测量的热参数进行,该参数促进了针对不同类型的圆柱电池的适当热管理策略。
摘要 在工业应用中,具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中,动态循环载荷是不可避免的,这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的,因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此,同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而,使用高精度加工会大大增加制造成本。因此,一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数(切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径)来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验:中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响,这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数,即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao(Rao-1、Rao-2 和 Rao-3)算法,利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果,同轴度误差降低了 1.013 µm,与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
摘要 在工业应用中,具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中,动态循环载荷是不可避免的,这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的,因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此,同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而,使用高精度加工会大大增加制造成本。因此,一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数(切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径)来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验:中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响,这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数,即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao(Rao-1、Rao-2 和 Rao-3)算法,利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果,同轴度误差降低了 1.013 µm,与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
摘要 在工业应用中,具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中,动态循环载荷是不可避免的,这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的,因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此,同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而,使用高精度加工会大大增加制造成本。因此,一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数(切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径)来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验:中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响,这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数,即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao(Rao-1、Rao-2 和 Rao-3)算法,利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果,同轴度误差降低了 1.013 µm,与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
摘要 在工业应用中,具有精确几何公差的高精度旋转轴通常以微米级的间隙安装在齿轮和壳体之间。在大多数此类应用中,动态循环载荷是不可避免的,这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常必要的,因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此,同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而,使用高精度加工会大大增加制造成本。因此,一种能够潜在地降低同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究试图通过优化参数(切削速度、进给速度、切削深度和切削刀尖半径)来实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行以下实验:中心复合设计矩阵和统计分析应用响应面法确定了机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给速度和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响,这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数,即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 和 Rao(Rao-1、Rao-2 和 Rao-3)算法,利用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算工作量和求解精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。通过实验验证了 Rao 算法的结果,同轴度误差降低了 1.013 µm,与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
摘要 在工业应用中,具有精确几何公差的高精度旋转轴通常在齿轮和壳体之间以微米级间隙安装。在大多数这些应用中,动态循环载荷是不可避免的,这会对关键部件的疲劳寿命产生不利影响。在加工过程中确保严格的尺寸公差和同轴度是非常可取的,因为它会影响许多应用中的旋转特性。因此,同轴度误差的控制在旋转轴和高精度机床中起着至关重要的作用。然而,使用高精度加工会大大增加制造成本。因此,一种能够潜在地减少同轴度误差的经济高效的加工工艺具有很高的工业重要性。本研究通过优化参数(切削速度、进给率、切削深度和切削刀具刀尖半径)尝试实现圆柱形加工零件的最小同轴度误差。计划进行实验,即中心复合设计矩阵和统计分析通过应用响应面法确定机器参数对高强度 Al 7075 合金同轴度误差的影响。进给率和切削深度因素对同轴度误差有显著影响。所有加工参数对同轴度误差均表现出非线性影响,这定义了强相互作用因素的影响。通过确定一组加工参数,即应用 Big-Bang 和 Big Crunch 以及 Rao(Rao-1、Rao-2 和 Rao-3)算法,使用推导出的经验方程来最小化同轴度误差。Rao 算法在计算量和解决方案精度方面均优于 Big-Bang 和 Big Crunch 算法。Rao 算法的结果经过实验验证,同轴度误差降低至 1.013 µm,与 CCD 实验相比提高了 72.6%。
a 京都大学土木与地球资源工程系,京都西行区桂城 615-8530,日本 b 隧道工程研究小组,东京千代田区梶町 101-0044,日本
竞争力;推动科学和工程发展;改善公共卫生、安全和环境。该机构的基本职能之一是制定、维护和保管国家计量标准,并提供将科学、工程、制造、商业、工业和教育中使用的标准与联邦政府采用或认可的标准进行比较的手段和方法。
NIST 最初成立于 1901 年,当时名为美国国家标准局,致力于增强美国工业的竞争力;推动科学和工程发展;改善公共卫生、安全和环境。该机构的基本职能之一是制定、维护和保管国家测量标准,并提供将科学、工程、制造、商业、工业和教育中使用的标准与联邦政府采用或认可的标准进行比较的手段和方法。
