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汽车动力传动系统能量转换器的选择和优化方法
AC 交流电 AFC 碱性燃料电池 APU 辅助动力装置 ASE 车用斯特林发动机 ATDC 上止点之后 B 电池 BMEP 制动器平均有效压力 BSFC 制动器燃油消耗率 BTDC 上止点之前 C 冷凝器 CC 燃烧室 CCB 燃烧室鼓风机 CO 一氧化碳 CVT 无级变速器 CCGT 联合循环燃气轮机 DC 直流电 DMFC 直接甲醇燃料电池 DOE 能源部 DP 动态规划 E 能源 EC 能量转换器 ECGT 外燃式燃气轮机 ECU 电子控制单元 EECU 发动机电子控制单元 EG 电动发电机 EG 废气 EM 电机 EMS 能源管理策略 EPA 环境保护署 EREV 增程式电动车 FC 燃料电池 FC 燃油消耗 FCS 燃料电池系统 FCV 燃料电池车 G 变速箱 GHG 温室气体 GT 燃气轮机 GWP 全球变暖潜能值 H2 氢气 He 氦气 HEV 混合动力电动车 HEX 热交换器 HSS 氢气储存系统 ICE 内燃机 IcRGT等温压缩再生式燃气轮机 IcRIeGT 等温压缩再生式等温膨胀燃气轮机 IcRReGT 等温压缩再生式再热燃气轮机 IRGT 中间冷却再生式燃气轮机 IRReGT 中间冷却再生式再热燃气轮机
基于冰核数据的Dansgaard-Oeschger事件动态的新型概念模型
摘要。这项研究介绍了一种新型的动力系统模型，旨在捕获Dansgaard-Oeschger（DO）事件的高度非周期性。由于其可变持续时间（有些持续了1世纪，而其他事件跨越了多个毫伦），因此很难充分建模。利用从Stommel模型得出的简化的两方程式框架，我们的方法集成了一个内部控制参数，该参数充当反馈参数（在南极底部水（AABW）地层上）。通过分析方法和数值方法，我们建立了一个合适的参数域，在该域中，新调整的模型可以准确地复制DO的古气候记录，如摘要统计信息所描述的事件的古气候记录所述，该记录是从冰核数据中得出的。分析还表明，没有新的控制参数，该模型没有合适的pa-rameter域，在该域中可以重现冰核记录中看到的广泛的事件特征。这项研究提供了对这些高度显着的气候现象的基本机制的新见解，以及通过允许新模型的参数随时间变化而被迫强迫它们的必要时间尺度。这使我们的模型可以在捕获与观察性记录相匹配的定时特征的逼真的事件序列时实现前所未有的精度。这个重新定义的模型不仅增强了我们对DO cycles的理解，而且还展示了简单动力学系统模拟复杂气候相互作用的潜力。
kazi Nazrul大学 - 物理系
系统。回顾拉格朗日形式主义； Lagarange方程的一些特定应用；小振荡，正常模式和频率。（5L）汉密尔顿的原则；变异的计算；汉密尔顿的原则；汉密尔顿原则的拉格朗日方程式； Legendre Transformation和Hamilton的规范方程；从各种原理中的规范方程式；行动最少的原则。（6L）规范变换；生成功能；规范转换的例子；集体财产； Poincare的整体变体；拉格朗日和泊松支架；无穷小规范变换；泊松支架形式主义中的保护定理；雅各比的身份；角动量泊松支架关系。（6L）汉密尔顿 - 雅各比理论；汉密尔顿汉密尔顿原理功能的汉密尔顿雅各比方程；谐波振荡器问题；汉密尔顿的特征功能；动作角度变量。（4L）刚体；独立坐标；正交转换和旋转（有限和无穷小）；欧拉的定理，欧拉角；惯性张量和主轴系统；欧拉方程；重型对称上衣，带有进动和蔬菜。（7L）非线性动力学和混乱；非线性微分方程；相轨迹（单数点和线性系统）；阻尼的谐波振荡器和过度阻尼运动； Poincare定理；各种形式的分叉；吸引子；混乱的轨迹； Lyaponov指数；逻辑方程。（6L）相对论的特殊理论；洛伦兹的转变； 4个向量，张量，转换特性，度量张量，升高和降低指数，收缩，对称和反对称张量； 4维速度和加速度； 4-Momentum和4 Force;
前沿研讨会 – NeuroAIˣ
如今，遵循摩尔定律的底层技术进步正面临物理极限，这可能会危及未来的进步。亚琛工业大学抓住这一挑战，将其作为创新的驱动力。凭借现有的专业知识，联合起来建立 NEUROTEC 和 NeuroSys 研究活动似乎是理所当然的，这些研究活动将技术方面的基本发现与即将到来的应用需求联系起来。在每个设计入口级别 - 从电子设备到现代机器学习算法 - 我们的神经科学家因此将他们最新的与大脑“计算”过程相关的概念融入其中。神经科学的基础研究揭示了大脑的生物构造和通信原理，特别是控制其在多个时间尺度上的可塑性的规则。这些以方程式和算法编码的知识指导了神经形态计算架构的概念。因此，物理限制被揭示出来，并提出了隐藏在盲点中的大脑问题 - 正如理查德费曼指出的那样：“我无法创造的东西，我就不理解”。随着硬件一步步吸收生物启发的特征，它也将为神经科学家提供更强大的计算资源，以在模拟中证实他们的新理论——对于生物网络中的可塑性和学习过程尤其如此。大脑认知过程的原理才刚刚出现，对所有感觉模式和动作以及更高级的认知功能使用基本相同的结构。这些发现为从感知到符号人工智能的机器学习新算法提供了基础知识。因此，算法性能的进步被传递回来，在关于大脑计算原理的新假设中实现。非常务实的是，机器学习方面的新工具有助于分析和更好地理解复杂的神经科学数据。最后但并非最不重要的是，我们见证了业界对算法和硬件联合设计的巨大推动力，这是由研究成果（包括不断突破极限的功能原型）引导的。我们一起设想了一个三角形，由分别位于神经形态计算 (NC)、机器学习 (ML) 和神经科学 (NS) 领域的基石组成。
竞争神经AIx
如今，遵循摩尔定律的底层技术进步正面临物理极限，这可能会危及未来的进步。亚琛工业大学抓住这一挑战，将其作为创新的驱动力。凭借现有的专业知识，联合起来建立 NEUROTEC 和 NeuroSys 研究活动似乎是理所当然的，这些研究活动将技术方面的基本发现与即将到来的应用需求联系起来。在每个设计入口级别 - 从电子设备到现代机器学习算法 - 我们的神经科学家因此将他们最新的与大脑“计算”过程相关的概念融入其中。神经科学的基础研究揭示了大脑的生物构造和通信原理，特别是控制其在多个时间尺度上的可塑性的规则。这些以方程式和算法编码的知识指导了神经形态计算架构的概念。因此，物理限制被揭示出来，并提出了隐藏在盲点中的大脑问题 - 正如理查德费曼指出的那样：“我无法创造的东西，我就不理解”。随着硬件一步步吸收生物启发的特征，它也将为神经科学家提供更强大的计算资源，以在模拟中证实他们的新理论——对于生物网络中的可塑性和学习过程尤其如此。大脑认知过程的原理才刚刚出现，对所有感官模式和动作以及更高级的认知功能使用基本相同的结构。这些发现为从感知到符号人工智能的机器学习新算法提供了基础知识。因此，算法性能的进步被传递回来，在关于大脑计算原理的新假设中实现。非常务实的是，机器学习方面的新工具有助于分析和更好地理解复杂的神经科学数据。最后但并非最不重要的是，我们见证了业界对算法和硬件联合设计的巨大推动力，这是由研究成果（包括不断突破极限的功能原型）引导的。我们一起设想了一个三角形，由分别位于神经形态计算 (NC)、机器学习 (ML) 和神经科学 (NS) 领域的基石组成。
抑制腺苷A2A受体的抗体拮抗剂
森林生态系统储存大量碳，可以是大气二氧化碳的重要来源或下沉，这有助于全球变暖。了解不同森林的碳存储潜力及其对管理和干扰事件的反应是制定政策和场景以部分抵消绿色房屋气体排放的基础。在不同模型中，活树碳积累的投影的处理方式不同，结果不一致。我们开发了增长和收益模型，以从7,523个国家森林库存图中预测沿海太平洋地区（美国加利福尼亚，俄勒冈州和华盛顿）的所有植被类型中的独立型活树碳密度作为展台年龄的函数。我们将场地的生产率和库存性纳入了章节式方程式，并测试了强化管理的私人森林的行为与管理较低的公共森林的行为不同。我们发现，最好的模型将库存性纳入了方程式术语控制架的承载能力中，以及以方程式术语来控制曲线生长速率和形状的现场生产力。RMSE的不同植被类型的范围为10至137 mg c/ha。对生产性的道格拉斯 - 费尔/西部铁杉区的标准工业旋转长度（约50年），所有者没有显着影响，这表明库存性和生产力的差异捕获了归因于管理强度的许多变化。我们的模型表明，将这些强度管理的土地上的旋转长度从35年增加到70年，将导致储存在景观上的活树碳的2.35倍。这些发现与某些研究预计具有相同植被类型的碳密度较高的研究不一致，并且尚未发现（每年）旋转较长的收益率（每年）增加。我们怀疑差异主要是由于用完全储存的，不受干扰的单物种开发的屈服曲线，“正常”的立场，而没有考虑到不符合这些假设的大量森林。此处开发的碳积聚曲线可以直接以生长和收益样式的投影模式应用，并用于验证生态生理学，同类或单树样式的预测
异质期望和商业周期
许多中央银行非常规政策工具包的支柱。鉴于中央银行的基于通信工具的频率和强度的增加，一个重要且密切相关的问题是中央银行的信誉及其与ELB商业周期动态的互动。宏观经济文献经常使用理性期望（RE）方法来检查ELB对业务周期的影响。在标准模型中，这种方法假设经济中的代理人完全了解中央银行的目标功能，并相信未来的政策行动将与该目标保持一致。因此，在具有理性期望的模型中，央行信誉的相关性几乎没有空间。在本文中，我们放宽了完整的理性假设，并提出了一个具有有限信息的异质期望模型，在这种情况下，允许代理在两种类型的预测规则之间切换。作为我们的起点，我们使用规范的三方程式混合动力新凯恩斯主义模型，但要受到名义利率的限制。我们向该框架介绍了异质期望，在该框架中，允许代理在锚定的伪理性期望模型和自适应学习模型之间切换，如果满足某些条件，期望可能会降低期望。在模型中，这两种类型的指示之间的开关机制是内源性的，其中相对代理使用每种类型的预测规则共享取决于其过去的预测性能。因此，越来越多的代理放弃了理性期望规则，并转向自适应学习。我们模型的主要新颖性是，当大量的自适应学习者与ELB约束结合使用时，Econmy失去了稳定性。在这些情况下，自适应学习者的份额不断增加，对应于中央银行通过非常规货币政策措施规避ELB约束的能力的丧失。更多自适应学习者的存在从Central Bank所需的利率路径（阴影速率）到置换和输出差距削弱了反馈通道，这会促进静脉压力。与ELB结合使用，这导致了更高的实际利率，并降低了促进的需求。不良冲击会在这种情况下触发静脉螺旋，如果期望在下降
使用超级电容器进行电动汽车智能再生……
摘要：电动汽车是指由电动机驱动的汽车，电动机从电池中获取电力，并能从外部电源充电。决定电动汽车行驶里程的最大因素是车内锂离子电池的容量。本文提出了一种实时最优驱动扭矩分配策略，适用于前后轮独立驱动的电动汽车 (EV)。所提出的前轮和后轮最优扭矩分配策略提高了车辆的整体能效，从而增加了电动汽车每个充电周期可实现的行驶里程。扭矩优化的目标是最小化行驶过程中的能量消耗，并最大化制动过程中的再生能量回收。本文提出了一种实时扭矩分配控制系统，该系统可以根据驾驶命令实现恒速行驶、加速、制动和爬坡行驶模式下的驱动-制动扭矩的最优分配。最优扭矩分配确保最小的能量消耗，从而提高电动汽车的能效。通过降低能耗，可以提高每次充电可行驶的里程，从而实现电动汽车的续航里程延长。关键词：续航里程延长、智能自动切换、效率、电池、超级电容器、电动汽车 (EV) I. 引言目前，电动汽车的续航里程平均可以满足大多数国家 80-90% 的大多数人的需求。然而，不买电动汽车最常见的原因是续航里程不够[1]。 CARB 将增程型电动汽车（也称为增程式电动汽车 (EREV) 或增程电池电动汽车 (BEVx)）定义为“主要由零排放储能装置供电的汽车，能够以纯电动方式行驶 75 英里以上，同时还配备备用辅助动力装置 (APU)，该装置在储能装置完全耗尽之前不会运行[6]。目前，电池是电动汽车 (EV) 的主要电源。电池越大，电动汽车可以行驶的距离越远。为了向牵引电机供电，在普通商用电动汽车中，使用传统的逆变器。电动汽车 (EV) 的电池组是通过将多个锂离子电池串联起来而制成的，通常串联约 100 个电池 [7]。产生用于储存能量的高压 (HV) 组。典型的汽车行程在高效电动汽车 (EV) 的行驶范围内，因为几乎 90% 的日常汽车使用是为了
先进电力驱动汽车 - Ali Emadi
电气化是交通运输行业不断发展的范式转变，旨在实现更高效、性能更高、更安全、更智能和更可靠的车辆。事实上，从内燃机 (ICE) 转向更集成的电动动力系统的趋势很明显。非推进负载，如动力转向和空调系统，也正在电气化。电动汽车包括多电动汽车 (MEV)、混合动力电动汽车 (HEV)、插电式混合动力电动汽车 (PHEV)、增程式电动汽车 (REEV) 和全电动汽车 (EV)，包括电池电动汽车 (BEV) 和燃料电池汽车 (FCV)。本书首先介绍汽车行业，并在第 1 章中解释电气化的必要性。并强调了与电信行业等其他行业的相似之处。第 1 章还解释了范式转变如何从 MEV 开始，由 HEV 确立，由 PHEV 和 REEV 获得动力，并将由 EV 完成。第 2 章和第 3 章分别介绍了传统汽车和 ICE 的基本原理。第 4 章至第 7 章重点介绍电动汽车的主要部件，包括电力电子转换器、电机、电动机控制器和储能系统。第 8 章介绍了混合电池 / 超级电容器储能系统及其在先进电驱动汽车中的应用。第 9 章介绍了应用于低压电气系统的非推进负载的电气化技术。第 10 章介绍了 48 V 电气化和皮带传动起动发电机系统，第 11 章和第 12 章分别介绍了混合动力传动系统和 HEV 的基本原理。第 13 章重点介绍插电式汽车所需的充电器。第 14 章研究了 PHEV。第 15 章介绍了 EV 和 REEV。此外，第 16 章介绍了车辆到电网 (V2G) 接口和电气基础设施问题。最后，第 17 章讨论了先进电力驱动汽车的能源管理和优化。本书旨在成为一本综合性的教科书，涵盖先进电力驱动汽车的主要方面，适用于工程专业的研究生或高年级本科生课程。每章都包括各种插图、实例和案例研究。对于对交通电气化感兴趣的工程师、管理人员、学生、研究人员和其他专业人士来说，本书也是一本关于电动汽车的易于理解的参考书。我要感谢 Taylor & Francis/CRC Press 员工的努力和帮助，特别是 Nora Konopka 女士、Jessica Vakili 女士和 Michele Smith 女士。我还要感谢蒋伟生先生为准备本书的许多插图所做的努力。
