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一种用于预测质子交换膜燃料电池剩余使用寿命的数据驱动数字孪生预测方法
在这个瞬息万变的时代，限制气候变化和实现可持续增长的迫切需要加强全球能源转型的势头。“氢经济时代”正在走进人类的视野，朝着建立更清洁的能源系统的方向发展[1]。在此背景下，燃料电池被视为最大限度发挥氢能潜在效率优势的首选技术[2]。质子交换膜燃料电池（PEMFC）目前是轻型车辆和物料搬运车辆的领先技术，在固定式和其他应用领域也占有较小份额[3]。然而，成本和耐久性两个主要挑战限制了其大规模商业化[4]。当前PEMFC系统耐久性和可靠性不理想可能导致高维护成本[5]，而非优化运行可能是导致意外停机和部件进一步退化的关键原因[6]。人们做出了许多努力来提高其耐久性：改进材料、减少退化原因、改进结构设计、实施新的监督和管理设计等。预测和健康管理 (PHM) 是一门新兴学科，最初源自基于状态的维护 [ 7 ]，已被用于监测和预测 PEMFC 系统的健康状况 [ 8 , 9 ]。人们已经研究了针对 PEMFC 的各种预测方法
基于机器学习的剩余使用寿命预测技术用于锂离子电池管理系统：全面评论
锂离子电池（LIB）用于为从便携式消费电子设备到电动汽车和网格式储能系统的一系列应用。现在，随着LIB在高功率和复杂应用中的越来越多的应用，预测可靠操作的剩余使用寿命（RUL）并保护电池组免受包括灾难性故障在内的不必要的事件，这是非常重要的。关于RUL的实时信息对于预测电池故障状况至关重要，导致预防有效或至少减少电池故障可能造成的损坏。此外，准确的Rul对于在其使用寿命结束时安排常规维护和必要的更换非常有帮助。因此，RUL预测已成为研究人员兴趣的话题。在过去的十年中提出了几种RUL估计技术，基于机器学习（ML）的技术在准确性，适应性和建模方面表现出了优越性。因此，基于ML的RUL预测方法是根据本文中的基本绩效参数对其基本性能参数进行了全面审查的。还提出了有关问题，挑战，趋势和未来研究范围的详细讨论，以向研究人员提供明确的指南。
开发基于机器学习的锂离子电池的剩余使用寿命预测
锂离子电池是使用最广泛的储能设备，对其剩余使用寿命的准确预测（RUL）对于它们的可靠操作和预防事故至关重要。这项工作彻底研究了基于过去十年中相关论文的客观筛选和统计数据，通过机器学习（ML）算法进行了统治预测的发展趋势，以分析研究核心和未来的改进方向。在本文中还探讨了使用RUL预测结果扩展使用锂离子蝙蝠寿命的可能性。在380篇相关论文中首次确定了用于RUL预测的十种最常用的ML算法。则提出了RUL预测的一般流以及对RUL预测中使用的四种最常用信号预处理技术的深入介绍。公共ML算法的研究核心以计时顺序以统一格式给出。还可以从精确度和特征的各个方面进行比较，以及新颖的和一般的改进方向或机会，包括改进早期预测，局部再生建模，物理信息融合，广义转移学习和硬件实施。最后，总结了电池寿命扩展的方法，并且使用RUL作为延长电池寿命的指示的可行性已被淘汰。电池寿命可以通过根据未来在线的准确的RUL预测结果来优化电荷式服务时间来延长电池寿命。2023作者。本文旨在为电池规则预测和终身扩展策略中ML算法的未来改进提供灵感。科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。由Elsevier B.V.和科学出版社出版。这是CC下的开放式访问文章（http：//creativecommons.org/licenses/4.0/）。
美国陆军未来司令部陆军软件工厂目录 FY2023 1. 本目录旨在为您提供有关 2023 - 2024 财年美国陆军未来司令部、新兴技术机会 (AFC ETO)：陆军软件工厂的信息。完成课程后，候选人将获得一个附加技能标识符 (ASI)，该标识符为高需求、低密度的新兴技术领导者职位提供分配机会。参加陆军软件工厂 (ASWF) 计划的士兵将承担 60 个月的剩余服务要求 (SRR)。
(1) 参与者将被分配到以下轨道之一：软件工程、用户界面/用户体验设计、平台工程师或产品管理。第一阶段包括为期四到五个月的技术加速器（又称技术训练营），以培养所选轨道的基础技能。在第二阶段，产品团队在队列中组建，每个参与者与主题专家配对，以进一步发展第一阶段建立的基础技能。团队使用敏捷软件开发流程和以士兵为中心的设计，通过全栈开发确定范围并解决现有的陆军问题。此阶段在达到获得 ASI 的标准后完成。第二阶段的结束也标志着用于计算服务义务（如适用）的计划的正式“学徒培训部分”的结束。这将启动第三阶段，参与者将他们的技能掌握从“初级”提升到“高级”，利用应用团队合作解决陆军问题，并根据需要进行迭代。此阶段将包括与行业和/或学术界的合作。第三阶段还可能包括在当地行业合作伙伴处进行短期实习。
表面处理和方向对疲劳裂纹生长速率和剩余应力分布的影响，弧形生产的低碳钢组件
疲劳被称为工程结构中失败的主要模式之一，通常会经受循环载荷条件。在工程结构中采用的Al-loys的机械和断裂特性可能会受到严重环境条件（例如恶劣的腐蚀性环境）的运行的影响，从而导致其使用寿命期间结构和组件的成熟失败[1]。因此，为了实现延长寿命，必须提高工程结构的疲劳性能。从历史上看，许多属性和表面处理技术已被开发并实施，以促进工业应用中的疲劳寿命。正在磨削机械技术的一个例子，该技术被广泛用于在各种工业应用中获得延长的疲劳生活。使用这种技术，应消除应力浓度区域，尤其是在焊缝上，以降低局部应力水平，从而增加疲劳寿命[2]。除了含有的技术外，还可以隔离或与机械设计修改一起隔离或结合使用各种表面处理方法。在广泛的工业应用中实施的最著名的表面处理技术是对[3 E 7]的射击[3 E 7]，激光冲击式[8 E 10]，深冷滚动[11 E 15]和Vibro Peening [16]。但是，不同表面处理技术的复杂性，成本，所需的穿透深度和效率在很大程度上取决于材料特性和操作负载条件。表面处理方法背后的一般思想是引入一个保护性层的压缩残留应力层，该层将减速工程组件或结构的外表面的裂纹启动和传播。此外，在表面处理过程中应变硬化和残留应力的形成将改变冶金特征，因此需要对微结构变化对随后的疲劳行为的影响进行充分研究，并在给定的材料和加载条件下进行理解[1]。已发现适用于制造大型组件和结构的金属添加剂制造（AM）的有效的定向能量沉积（DED）工艺是电线弧添加剂制造（WAAM）技术。这种DED制造技术也可以用于重建和维修目的，可产生近乎形状的组件，而无需进行编组工具或模具。waam提供了巨大的潜力，可以节省成本，交货时间和材料浪费，并提高材料效率和提高的综合性能[17，18]。然而，基于焊接的制造过程引入了残留的压力和折磨，会影响疲劳寿命，并可能促进WAAM内置部分的裂纹启动和传播过程[19 E 21]。另外，WAAM过程的另一个缺点是明显的表面波动，可以在加性
基于混合模型的锂离子电池剩余使用寿命预测
摘要：准确预测剩余使用寿命（RUL）是保证锂离子电池安全稳定性的关键功能。为解决不同工况下的容量再生和模型适应性，提出了一种基于带自适应噪声的完全集合经验模态分解（CEEMDAN）和双向门控循环单元（BiGRU）的混合RUL预测模型。利用CEEMDAN将容量划分为固有模态函数（IMF）以降低容量再生的影响。此外，提出一种改进的灰狼优化器（IGOW）来保持BiGRU网络的可靠性。利用混沌帐篷映射提高GWO算法中初始种群的多样性，采用改进的控制因子和动态种群权重来加速算法的收敛速度。最后，进行容量和RUL预测实验，验证不同训练数据和工况下的电池预测性能。结果表明，所提出的方法仅使用 30% 的训练集即可实现小于 4% 的 MAE，并使用 CALCE 和 NASA 电池数据进行了验证。
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前成员 XXX XX 美国海军陆战队的海军记录 参考：(a) 10 USC § 1552 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下称为请愿人，向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求行政更正，确定她退出海军陆战队预备役的有效日期。附件 (2) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 2 月 6 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。3. 委员会审查了与请愿人所指称的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件（1）未及时提交，但审查申请的是非曲直符合公正的原则。c. 请愿人加入海军陆战队预备役并于 1981 年 11 月 27 日开始在现役。1982 年 7 月 25 日，请愿人完成新兵训练。1982 年 7 月 26 日，请愿人开始第二期现役。1983 年 7 月 5 日，请愿人因怀孕原因光荣退役。同一天，请愿人收到一份义务服役通知，表明剩余服役期为 1983 年 7 月 6 日至 1987 年 11 月 26 日。1984 年 3 月 26 日，请愿人开始第三期现役服役。1984 年 8 月 11 日，请愿人因完成现役而光荣退役
发件人：海军记录更正委员会主席 收件人：海军部长 主题：审查前成员 XXX XX 美国海军陆战队的海军记录 参考：(a) 10 USC § 1552 附件：(1) DD 表格 149 及其附件 (2) 案件摘要 1. 根据参考 (a) 的规定，主体，以下称为请愿人，向海军记录更正委员会（委员会）提交了附件 (1)，请求行政更正，确定她退出海军陆战队预备役的有效日期。附件 (2) 适用。 2. 委员会由 、 和 组成，于 2023 年 2 月 6 日审查了请愿人的错误和不公正指控，并根据其规定，确定应根据现有的记录证据采取以下指示的纠正措施。委员会审议的文件材料包括附件、其海军服役记录的相关部分以及适用的法令、法规和政策。3. 委员会审查了与请愿人所指称的错误和不公正有关的所有记录事实，发现如下：a. 在向委员会提出申请之前，请愿人已用尽海军部现行法律和法规规定的所有行政补救措施。b. 尽管附件（1）未及时提交，但审查申请的是非曲直符合公正的原则。c. 请愿人加入海军陆战队预备役并于 1981 年 11 月 27 日开始在现役。1982 年 7 月 25 日，请愿人完成新兵训练。1982 年 7 月 26 日，请愿人开始第二期现役。1983 年 7 月 5 日，请愿人因怀孕原因光荣退役。同一天，请愿人收到一份义务服役通知，表明剩余服役期为 1983 年 7 月 6 日至 1987 年 11 月 26 日。1984 年 3 月 26 日，请愿人开始第三期现役服役。1984 年 8 月 11 日，请愿人因完成现役而光荣退役
胃类器官：进展与剩余挑战
1 中国医科大学附属第一医院肿瘤外科和普通外科，教育部胃肠道肿瘤精准诊治重点实验室，乌鲁木齐；2 北卡罗来纳大学教堂山分校胃肠生物学与疾病中心，北卡罗来纳州教堂山；3 华盛顿大学圣路易斯医学院内科系胃肠病学分部，密苏里州圣路易斯；4 华盛顿大学圣路易斯医学院外科系公共卫生科学分部，密苏里州圣路易斯；5 华盛顿大学圣路易斯医学院病理学与免疫学系，密苏里州圣路易斯；6 华盛顿大学圣路易斯医学院发育生物学系，密苏里州圣路易斯
基于随机滤波方法的储能元件剩余使用寿命预测综述
摘要：锂离子电池是一种绿色环保的储能元件，因其能量密度高、循环性能好而成为储能的首选。锂离子电池在充放电循环过程中会发生不可逆过程，造成电池容量的不断衰减，最终导致电池失效，准确的剩余使用寿命（RUL）预测技术对储能元件的安全使用和维护具有重要意义。本文综述了国内外储能元件RUL预测方法的研究进展。首先明确储能元件的失效机理，然后总结以锂离子电池为代表的储能元件RUL预测方法；其次，分析了基于卡尔曼滤波和粒子滤波的数据-模型融合方法在锂离子电池RUL预测中的应用，并讨论了储能元件RUL预测面临的问题及未来的研究展望。
计划持有人名单项目：剩余设备销售招标前...
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