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World File Search System放电模式
等长运动任务中单个运动单元的控制和训练受到共同输入信号的限制
摘要 神经接口的最新发展使得实时和非侵入性地跟踪运动神经元脉冲活动成为可能。这种新颖的接口可以通过直接从人类神经系统中提取潜在的高维控制信号，为人类运动增强提供有希望的基础。然而，尚不清楚人类能够多灵活地控制单个运动神经元的活动，以有效增加可用于同时协调多个效应器的自由度数量。在这里，我们为人类受试者（N = 7）提供有关支配单个肌肉（胫骨前肌）的运动单元 (MU) 对的放电模式的实时反馈，并鼓励他们通过跟踪二维空间中的目标来独立控制 MU。受试者学习控制策略以针对各种 MU 组合完成目标跟踪任务。这些策略很少对应于神经活动开始时对单个 MU 的独立输入信号的意志控制。相反，MU 激活与 MU 对的共同输入一致，而 MU 对中单个 MU 的激活主要通过改变去募集顺序来实现，这可以通过运动神经元兴奋性的历史依赖性变化来解释。这些结果表明，基于对单个 MU 的独立突触输入的灵活 MU 募集不太可能，尽管去募集可能反映了神经元内在兴奋性的变化或输入或调制。
采用可逆热泵/有机朗肯循环的热集成卡诺电池的实验研究：系统充电对可逆涡旋压缩机/膨胀机性能和整体性能的影响
摘要 卡诺电池被认为是一种有前途的适用于中型和大型应用的电-热-电存储技术。最近，有人提出在卡诺电池中使用两用热机。在这样的系统中，单个装置在充电期间充当热泵（HP，压缩机操作）或在放电期间充当有机朗肯循环（ORC，膨胀机操作）。与使用两台独立机器的传统卡诺电池相比，这种配置降低了该技术的投资成本。已经在小型（1 kW el）卡诺电池中试工厂使用单个涡旋压缩机/膨胀机进行了实验活动。在充电和放电模式下都测试了广泛的操作条件。讨论了系统电荷对两种操作模式下可获得工作点的影响。研究发现，在 HP 模式下运行系统所需的系统电荷低于 ORC 模式。在这些低电荷下，增加 HP 模式下的电荷对系统在较高源温和散热器温度下的性能有积极影响。在 ORC 模式的较高电荷下，发现增加系统电荷对研究的运行范围内的系统启动有积极影响。除了定性讨论外，还对系统和涡旋机进行了定量研究。
集成压缩空气和电转气储能技术的多载波微电网生态排放分析
摘要：人们对全球温室气体排放的日益关注促使电力系统利用清洁高效的资源。与此同时，可再生能源在全球能源前景中发挥着至关重要的作用。然而，这些资源的随机性增加了对储能系统的需求。另一方面，由于多能源系统比单一能源系统效率更高，因此开发基于不同类型能源载体的此类系统对公用事业公司来说更具吸引力。因此，本文对多载体微电网 (MCMG) 在存在高效技术（包括压缩空气储能 (CAES) 和电转气 (P2G) 系统）的情况下的运行进行了多目标评估。该模型的目标是最大限度地降低运营成本和环境污染。除了充电和放电模式外，CAES 还具有简单循环模式操作，从而为系统提供更大的灵活性。此外，该模型还采用了需求响应程序来缓解峰值。所提出的系统参与电力和天然气市场以满足能源需求。采用加权和方法和基于模糊的决策来折中冲突目标函数的最优解。在样本系统上检验了多目标模型，并讨论了不同情况下的结果。结果表明，耦合 CAES 和 P2G 系统可减轻风电弃风，并将成本和污染分别降至 14.2% 和 9.6%。
一种深度学习的方法来产生高级...
摘要 - 电动汽车数量的质量激增，需要开发廉价的能量密集电池存储系统。整个地球上的许多国家都采取了混凝土措施，以减少并随后限制化石燃料动力的车辆数量。基于锂离子的电池目前正主导电动汽车部门。能源研究工作还集中在准确计算此类电池的最新电荷，以提供可靠的车辆范围估算。尽管此类估计算法提供了精确的估计值，但文献中所有此类技术都假定了优质电池数据集的可用性。实际上，对于电池科学家来说，获得专有电池使用数据集非常困难。此外，开放式访问数据集缺乏构建通用模型所需的电池充电/放电模式。策划电池测量数据很耗时，需要昂贵的设备。为了克服这种有限的数据方案，我们介绍了很少的基于深度学习的方法来综合高档电池数据集，这些增强的合成数据集将帮助电池研究人员在存在有限数据的情况下建立更好的估计模型。我们已经发布了当前方法中用于生成合成数据的代码和数据集。此处介绍的电池数据增强技术将减轻有限的电池数据集挑战。
根据恒定电压充电持续时间
摘要：必须精确地确定锂离子电池的健康状况（SOH），以确保包括电动汽车中的储能系统的安全功能。尽管如此，通过分析日常情况下的全电荷 - 放电模式来预测锂离子电池的SOH可能是一项艰巨的任务。通过分析放松阶段特征来进行此操作，需要更长的闲置等待期。为了面对这些挑战，本研究根据恒定电压充电阶段观察到的特征提供了一种SOH预测方法，并深入研究了有关恒定电压充电期间所包含的有关电池健康的丰富信息。创新，这项研究表明，使用恒定电压（CV）充电时间作为SOH估计模型的健康特征的统计数据。特定的新特征，包括恒定电压充电的持续时间，CV充电序列时间的香农熵以及持续时间增量序列的香农熵，是从CV充电相数据中提取的。然后，通过弹性净回归模型执行电池的健康估计。实验得出的结果验证了该方法的效率，因为它的平均平均绝对误差（MAE）仅为0.64％，最大根平方误差（RMSE）为0.81％，平均确定系数（R 2）为0.98。上述陈述可以证明所建议的技术对SOH的估计具有很高的精度和可行性。
NSCLC早期的靶向疗法：炒作还是希望？
Masayuki Miyazaki 1，Takeya Chikashi 1，Kei-ichi Okuyama 1，3摘要 - 卫星必须在通过Rocket推出太空期间持续敌对的环境；因此，它们应接触到实地测试的实际发射条件，包括应仔细测试的所有子系统和组件。在空间环境下评估后，已经选择了几个固态 - 陶瓷电池以在发射环境下进行评估，该空间环境已显示出迄今已显示出良好的结果。本文侧重于基于放电能力，开路电压和电荷/放电模式的电池的物理降解和电池性能。电池已暴露于冲击中，然后在不同频率的水平下进行正弦波，正弦爆发和随机测试。在测试前后，已经检查了所有电池的物理特性，在评估测试后已经进行了几个排放和电荷的循环以检查其性能和生存能力。有95％的容量，电池可以证明其成功承受发射条件的能力，他们在测试后的几个周期中都可以在几个周期内进行操作，到目前为止，他们的性能在限制范围内没有降解。此外，该论文还为小型卫星项目提供了电池发射地面测试的主要要求和标准。版权所有©2020作者。由Pravery Worthy Prive S.R.L ..本文是在CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/）下发布的开放访问。关键字：固态电池，小卫星，发射环境，低地轨道，振动
一组Li
在这项研究中，研究了电动汽车的机上充电器，并提出并模拟了双向板载充电器的设计。充电器的目标将在未来建立，以在乌普萨拉大学的测试设置中使用。充电器由两个阶段组成：功率因数校正（PFC）转换器，该转换器将AC电压和电流从网格侧转换为DC，同时保持统一功率因数，而双向降压转换器，该转换器调节电池的充电电流和放电电流。该模型是使用MATLAB/SIMULINK构建的，并且使用D-Q同步参考框架来实现PFC转换器的电流控制器，而双向降压电流控制器是使用DC脉冲宽度调制构建的。使用MATLAB单输入和单个输出工具（Sisotool）调整比例和积分增益。研究了转换器的拓扑，结构和相应的数学模型，并对充电器进行了模拟并测试充电模式。在所有操作模式下，监视电池电压，电流和状态，以评估降压控制器的性能，并通过测量AC侧的电流和电压来测试PFC控制器和过滤器的功能。在各种电池电压和电流组中映射充电和放电效率，以确定充电器在不同操作条件下的性能。充电器在充电和放电模式和建议的未来工作中表现出了出色的性能，以提高双向充电系统的效率和性能。
一时间常数模型和二时间常数模型的比较...
快速而准确的建模拓扑对于动力传动系统电气化至关重要。热效应在任何电化学系统中都非常重要，在电池模型中必须考虑这一点，因为温度因素在传输现象和化学动力学中最为重要。这里讨论了锂离子电池的动态性能，并开发了合适的电气等效电路来研究其对输出突然变化的响应。本文提出了一种具有热依赖性的有效锂电池仿真模型。一个串联电阻、一个电压源和一个 RC 块构成了所提出的等效电路模型。研究和比较了文献中常用的 1 RC 和 2 RC 锂离子电池模型。使用 Matlab/Simulink 软件对锂离子电池 1RC 和 2 RC 模型进行仿真。本文中的仿真结果表明，在恒定电流条件下，锂离子电池 1 RC 模型的最大输出误差比 2 RC 锂离子电池模型大 0.42%，在 UDDS 循环条件下，1 RC 锂离子电池模型的最大输出误差比 2 RC 锂离子电池模型大 0.18%。仿真结果还表明，在简单和复杂放电模式下，与 1 RC 锂离子电池模型相比，2 RC 锂离子电池模型的输出误差得到了很大改善。因此，本文表明，对于笔记本电脑等便携式电子设计等一般应用，锂离子电池 1 RC 模型是首选，而对于汽车和空间设计应用，锂离子 2 RC 模型是首选。在本文中，1 RC 和 2 RC 锂离子电池模型的这些仿真结果将对电动汽车实际锂离子电池管理系统的应用非常有用。
肌磁成像（MMG）研讨会
演讲者 1：Simon Hanslmayr 教授，格拉斯哥大学心理学和神经科学学院教授，Braingrade GmbH 的科学顾问。标题：欢迎致辞摘要：我们关注的想法、感觉或面部表情都是由分布式大脑网络中协调的神经放电模式产生的。需要精确地安排这种神经活动的时间来表示大脑网络中的信息并形成持久的记忆。神经振荡建立了这种精确的时间，这就是我选择研究振荡以了解大脑如何实现认知的原因。为此，我的研究主要集中在健康人群的注意力和记忆过程，但我也对这些过程如何影响临床人群感兴趣，例如患有精神分裂症或创伤后应激障碍 (PTSD) 的患者。为了研究人类的神经振荡，我的实验室使用了广泛的电生理学和成像方法，从整体尺度（如 EEG/MEG、fMRI、EEG-fMRI 组合）到局部尺度（如人类颅内 EEG 和单个单元记录）。除了将振荡与认知关联起来之外，我们还通过有节奏的感官刺激（即闪烁或调幅声音）、有节奏的经颅磁刺激 (rTMS) 和经颅电刺激 (TES) 从外部扰动大脑来研究振荡的因果作用，并研究此类振荡扰动对认知的影响。最后，我们通过计算模型整合两种数据流（即相关和因果）的结果。这些模型会做出特定的预测，我们会在相关和因果实验中对其进行测试。我采用这种多学科、多模式和多尺度方法的目的是详细描绘人类大脑如何感知、存储和检索信息。
在基本编辑的业务中：从长凳到床边的演变
长期储能（LDES）由于其在可再生可再生电力（VRE）驱动的脱碳，低成本和稳定的网格方面的关键作用而引起了兴趣。当前，开发了多种LDES技术，可以提供8小时以上连续排放的电力。但是，长期计划过程中使用的当前容量扩展模型很少将低成本LDE视为候选技术。如果他们这样做，则模型的存储平衡范围（SBH）通常只考虑非连续的1天期间，这些时期不会捕获LDES在多天甚至季节中转移能量的潜力。解决了现有模型中的这些限制，这项工作探讨了最佳储能在增加SBH连续数天数时的变化方式，以及这些变化将如何影响确定储能未来作用的计划者。我们的分析使用Switch，这是一种开源能力扩展模型，在2050年的零碳场景中，整个西方电力协调委员会（WECC）具有高空间分辨率。我们发现，当存储能源和电源过夜成本分别为$ 13 usd/kwh（或更少）和113美元/kW时，SBH连续的SBH数天数都会改变LDES的总选定功率和能源容量。我们还发现，根据SBH的长度，驱动未来VRE驱动的WECC网格的储存能量量从2.5 TWH到16.0 TWH。最佳存储持续时间（能量比）我们在所有情况下获得10小时至620小时的范围。此外，根据存储成本假设，我们在改变SBH长度时会观察到不同的电荷/放电模式。鉴于我们的结果，我们预计随着越来越多的LDE技术成为商业上可用，在高VRE驱动的网格的长期计划过程中，增加SBH的长度以完全捕获LDES资产的好处至关重要。