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对固态电池和电极材料中化学机械耦合的实验研究
摘要：由于电动汽车的迅速开发和广泛使用，人们对电池的安全性和效率提高了越来越多的关注。固态电池具有良好安全性，高能量密度和强大的周期性能的优势，并被认为是下一代电池。然而，由于循环过程中电极材料的体积变化，固态电池会产生巨大的应力变化，从而导致活性材料的粉碎和去角质，固体电解质界面的断裂以及固体电解质中内部裂缝的发展。因此，电池的周期性能会降解，甚至可能发生短路。因此，研究循环过程中固态电池或电极材料的应力变化很重要。本评论介绍了应用于固态电池和实验设置的化学机械特性技术的当前概述。此外，还总结了通过更改电极材料的组成或结构来改善机械性能的一些方法。本评论旨在强调固态电池内产生的应力的影响，并总结用于研究固态电池应力的一部分研究方法，这有助于提高固态电池的设计水平，从而提高电池性能和安全性。
有关拟议的Rancho Viejo太阳能项目的信息
由于其高能量密度，用于存储应用的首选电池，但是，它们在消防安全方面构成了独特的挑战。过去的研究表明，这些电池构成的防火挑战，即它们有可能进入热失控和产生的影响。热失控，被称为电池内的放热反应，在该电池中产生的热量要比消散的热量更多，这是一种反应，导致细胞内温度和压力急剧升高，从而导致易燃气体或高强度火灾的释放。除了最初的反应之外，这些ESS单位的火灾以长期持续事件而闻名，具有重新定位的潜力，这使得管理这些事件特别具有挑战性。因此，设计工程的火灾抑制和检测系统目前是消防工程师的挑战。由于当前的代码和标准刚刚开始满足这些系统的适用要求，因此设计指南受到限制，并且非常依赖于工程判断。（10）•根据2022年7月的电力研究所期刊的一篇文章，他们的
电池能量转换并阐明能源存储和转换的热力学
抽象的电池能量转换在推进储能和转换技术方面是至关重要的，这是可持续能源系统的主题。这项研究深入研究了电池操作的基础热力学原理，探讨了储能，释放和转换的复杂过程。通过检查电池内的电化学反应，该研究强调了如何有效地存储和转换能量，重点是关键参数，例如熵，焓和吉布斯自由能。对这些热力学特性进行了研究对于优化电池性能，提高能量密度和提高整体效率至关重要。该研究调查了包括锂离子，固态和下一代电池在内的各种电池化学分配，以揭示其热力学行为的复杂性。此外，它解决了影响电池寿命和安全性的热管理和降解机制的挑战。本文强调了热力学在推动电池技术创新方面的重要性，旨在开发更高效，可靠和可持续的储存解决方案，这对于可再生能源和电动移动性的未来至关重要。
使用人工智能和机器学习的电池管理系统
锂离子电池在便携式电子设备和零发射车辆中很受欢迎[6-7]。电动汽车（EV）被认为是燃料汽车的最佳替代品。锂离子电池是电动汽车的首选储能装置。电池管理系统（BMS）是监视电池状态所必需的。充电状态（SOC）估计对于电池管理至关重要。SOC是剩余的可用能力与参考能力的比率[8 9]。准确的电荷状态（SOC）估计对于电动汽车至关重要[10]。1.1电荷SOC（电荷状态）确定和控制对电动汽车（EV）至关重要[5-6]。精确测量电池状态（SOC）为驾驶员提供了车辆可用运行时的指示。SOC的确定有助于避免有害情况，例如过度充电或过度排放，这可以降低电池电池的有用寿命[6]。付费会导致电池内的热量产生和化学反应过多，这可能会造成损坏并降低其整体容量[7]。越来越多地降低电池的性能和能力降低范围和SOC的范围和SOC范围和EV [7] EV [7] EV [7] EV [7]。优化电池的使用并确保其寿命[8]。充电状态（SOC）是电池管理中的关键参数，代表电池内的剩余电荷是剩余能力与名义容量的比率[5]。1.2健康状态电池管理系统（BMS）就像可充电电池的大脑一样。在锂离子电池的背景下，SOC估计对于评估电动汽车的驾驶范围并确保适当的电池组平衡至关重要[5]。传统方法（例如开路电压和库仑计数）面临挑战，导致采用了复杂技术，例如神经网络。这项工作强调了准确的SOC估计的重要性，尤其是在动态变化的条件下，并突出了先进的机器学习的作用，尤其是前馈神经网络和深层喂养神经网络，在提高SOC估计准确性方面[6]。它可以帮助电池更好地工作更长的时间。现在，想象一下这个大脑是否可以使用一种称为人工智能（AI）和机器学习（ML）[5]的智能技术来学习和做出明智的决策。电池管理系统（BMS）大脑可以学习的重要事项之一是电池的“健康状况”（SOH）。soh喜欢检查电池的身体健康和健康[10]。1.3人造中性网络人工神经网络（ANN）是一种受人脑结构启发的机器学习技术。
对基于COF的锂离子电池建模和模拟的审查
锂离子电池（LIBS）由于其高能密度和可再生能力而在便携式电子，电动汽车和可再生能源系统中充当广泛的储能解决方案。共价有机框架（COF）在LIBS中具有有希望的潜力，通过提高电导率，稳定性和容量保留率提高了电池性能，从而为更高效，更可持续的能源存储技术铺平了道路。在此贡献中讨论了基于COF的LIBS研究中理论建模和仿真方法的优势。从有限元分析（FEA）用于机械透视的到密度功能理论（DFT），用于电子结构注意事项和计算流体动力学（CFD），用于电解质和热行为模拟，本研究展示了所使用的多样化工具包。电化学阻抗光谱（EIS）建模和机器学习（ML）的整合进一步增强了锂电池内对电化学过程和数据分析的理解。对建模和模拟基于COF的阳极，阴极，电解质和分离器的特定关注。本评论阐明了COF在革新锂电池技术革命性的潜力以及计算方法在推进其发展中的重要性。
用于数据增强的MCMC算法-TSPACE
本文介绍了一种新型的基于Aerogel的摩擦电纳米生成器（TENG），该纳米生成器（TENG）显示了能量收集和传感应用的卓越性能。基于多酰亚胺的气凝胶膜具有不同的开孔含量水平，可用作Teng的主要接触材料。制造的气凝胶膜已充分表征，以揭示开发材料的化学和机械性能。与完全致密的聚酰亚胺层且无孔隙率相比，聚酰亚胺气凝胶膜的使用显着提高了Teng的性能。这种增强是由于有效表面积的增加，气凝胶开放式电池内的电荷产生以及TENG设备的相对电容的增加所致。孔隙率从零变化到70％的开放式孔隙含量的影响表明，具有50％的气门膜显示出最高的性能，其中获得了40次峰值的峰值敞开电路电压，而峰值短路电流则获得了5 𝜇𝜇𝜇𝜇的峰值短路电流。这些值高于带有数量级的简单聚酰亚胺层的Teng的值。最后，测试了电阻载荷和电容器下提议的teng的性能。因此，这项工作为高性能teng提供了一种有效的方法。
振动重型卡车：电池交换与快速充电
摘要 - 相对于快速充电站（FCS）系统，对重型卡车的电池交换站（BSS）的优势和缺点知之甚少。本研究评估了电动重型卡车的这两种充电机制，旨在比较系统的效率并确定每种选项的最佳设计。开发了一种模型来解决充电网络中BSS的计划和操作，将电池内电池视为各种服务的资产。我们评估绩效指标，包括运输效率和电池利用效率。我们的评估表明，与快速充电相比，BSS通过降低车辆的停机时间大大提高了运输效率，但可能需要更多的电池。BSS具有中型电池的BSS可提高运输效率在时间和人工方面。FCS依靠卡车需要更大的电池以补偿延长充电时间。要了解这两个指标之间的权衡，在不同的情况下进行了成本效益分析，涉及电池价格和人工成本的潜在变化。此外，BSS还显示了通过能源套利和网格辅助服务来减少大量CO 2排放的潜力。这些发现强调了将BS集成到未来的电动卡车充电网络并采用碳感知的操作框架的重要性。
未校对的证明
定向能量沉积 (DED) 增材制造 (AM) 在许多应用领域受到越来越多的关注，例如修复、再制造和功能梯度结构制造。然而，在粉末流动的激光 DED 中，激光与物质的相互作用和熔池动力学仍然不清楚，特别是在过程中孔隙如何在熔池内形成和流动。了解孔隙的形成机制对于 DED AM 部件的鉴定、认证和整体性能至关重要。孔隙是一种常见现象，会严重影响 DED 制造部件的质量，因为孔隙可以作为裂纹成核和扩展的场所。在这里，我们通过原位和原位高速高分辨率 X 射线成像揭示了 DED AM 过程中的四种孔隙形成机制。我们的结果证实，原料粉末内的孔隙会在过程中引起孔隙。我们还观察到了激光粉末吹制 DED 工艺所特有的孔隙形成机制，这是粉末输送、小孔动力学、熔池动力学和保护气体的结果。高速 X 射线图像为孔隙形成机制提供了直接证据，并表明与输送粉末和熔池相互作用相关的孔隙在激光粉末吹制 DED AM 中尺寸最大。这些结果将指导 DED AM 中的孔隙度缓解、消除和控制。
基于3D脉动热管的电动汽车电池的两相冷却系统
摘要：这项研究中追求的主要目标是对旨在维护电动汽车使用的电池内最佳温度的创造和彻底评估。，基于锂离子细胞上的电动运动支撑的盛行设备。这些细胞经常需要迅速传递实质性的能力，从而导致随之而来的热量产生。因此，运行温度升高，可能导致电池性能下降，或者在极端情况下的操作故障。此外，偏离建议的温度范围（20–40℃）显着加快了电池的老化过程，并提高了过早故障的可能性。应对这些关键挑战，电池热管理系统的实施在最大化电池效率方面发挥了关键作用。在此调查的框架内，我们建议采用建立在三维脉动热管上的冷却系统，作为电池组的指定热管理技术。我们研究的初步阶段涉及评估建议的脉动热管的性能。之后，通过对真实的电池进行实践实验，对脉动热管的功效进行了严格的审查。经验发现最终强调了拟议系统的大量冷却能力，从而为电动汽车电池面临的热管理挑战提供了强大而有效的解决方案。
太阳能的LED街道照明原型
摘要研究了Rajabhat Maha Sarakham大学的太阳能电池的路灯和发电模型。电力设置为30瓦120毫米。太阳能电池板包括80瓦的太阳能电池，带有12 V 45 AH电池。自动照明控制系统由6米处的电线高度组成，在6米宽度 - 6个区域（A - F区域）的街道上。每个杆之间的距离为13米60极。太阳能电池板能够产生平均电压值，范围为12.06 - 14.08伏特，电池内的充电能力为0.79 - 4.72 AMP。LED的平均电压值为10.04-11.95伏，通过LED灯的电流为0.18 - 1.22安培。的平均亮度为186 - 340 lux，研究还发现，太阳能电池储能的数量高于能源消耗，可以得出结论，在夜间内有足够的能量。通过LED节省节省和基于需求的光调整，可以迅速的投资回报和增加的收益。对“清洁能力”和“视觉零”目标的贡献，将汽车教育学院的LED专业知识与制造经验相结合，具有高量的生产和最高质量要求。智能路灯控制可改善道路安全并减少排放。