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World File Search System系统仿真
科学艺术与手工艺（SAM）
摘要 锂离子电池因其高能量和高功率密度而被广泛应用于汽车工业（电动汽车和混合动力汽车）。然而，这也带来了新的安全性和可靠性挑战，需要开发新型复杂的电池管理系统 (BMS)。BMS 可确保电池组安全可靠地运行，要实现这一点，必须求解一个模型。然而，目前的 BMS 并不适合汽车行业的规范，因为它们无法在实时速率和广泛的操作范围内提供准确的结果。因此，这项工作的主要重点是开发一种混合动力双胞胎，如 Chinesta 等人所介绍的那样。 （Arch Comput Methods Eng（印刷中），2018。以满足新一代 BMS 的要求。为此，三种降阶模型技术被应用于最常用的基于物理的模型，每种技术针对不同的应用范围。首先，使用 POD 模型来大大减少伪二维模型的仿真时间和计算工作量，同时保持其准确性。通过这种方式，可以节省时间和计算资源，同时进行电池设计、参数优化和电池组仿真。此外，还研究了它的实时性能。接下来，利用稀疏-固有广义分解 (s-PGD) 从数据构建回归模型。结果表明，它可实现带有电池组的整个电动汽车 (EV) 系统的实时性能。此外，由于获得的代数表达式简单，该回归模型可在 BMS 中毫无问题地使用。使用系统仿真工具 SimulationX（ESI ITI GmbH）演示了采用所提方法的 EV 仿真。德国德累斯顿）。此外，使用 s-PGD 创建的数字孪生不仅可以进行实时模拟，还可以根据实际驾驶条件和实际驾驶周期调整其预测，从而实时更改规划。最后，开发了一种基于动态模式分解技术的数据驱动模型，以提取在线模型来纠正预测和测量之间的差距，从而构建出第一个（据我们所知）能够从数据中自我纠正的锂离子电池混合孪生。此外，由于该模型，上述差距在驾驶过程中得到了纠正，同时考虑到实时限制。
无家可归研究中以人为中心的算法回顾
Dimension Code Count % Example Computational Inferential Statistics Statistical tests (ST) 6 10.3% [131] Method Generalized Linear Models (GLM) 35 60.3% [80] Machine Learning Supervised Learning (SUP) 19 32.8% [21] Unsupervised Learning (USUP) 2 3.4% [48] Natural Language Processing (NLP) 1 1.7% [28] Deep Learning Neural Network (NN) 5 8.6% [79]优化混合整数编程（MIP）7 12.1％[103]网络分析（NA）8 13.8％[144]系统仿真（SS）7 12.1％[39]启发式算法（HA）2 3.4％[60]预测者人口统计学个人人口统计学37 63.8％63.8％[45]差异[45]量化家庭构图最新的房屋构成11 199.0.11 199.11 [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118] [118） Housing 22 37.9% [132] Housing History 22 37.9% [17] Service usage history 25 43.1% [43] Housing/service needs 11 19.0% [59] Services Service provider information 20 34.5% [58] Health Health 36 62.1% [14] Person Needs/Risks Prior victimization/trauma 20 34.5% [6] Involvement with criminal justice 16 27.6% [33] Risk assessment 11 19.0% [83]行为特征2 3.4％[143]关系强度7 12.1％[120]社交网络分析8 13.8％[142]结果结果资源分配（RES）15 25.9％[66]变量变量的风险经历无家可归的危害的风险（危害）8 13.8％[127] [127] [127] [127]影响识别（ID）7 12.1 12.12.1 124 [124] [124] [124] [124] [124] [124] [124] [102]无家可归的风险（风险）23 39.7％[64]表2。通过研究问题组织的代码手册（我们的57篇论文中的n = 58算法显示的百分比）
可再生能源微电网虚拟实验室的设计与实现
系统。根据电气和电子工程师协会 (IEEE) 美国电力和能源工程劳动力协作组织的说法，工程劳动力的老龄化造成了这样一种情况，即可能没有足够的工程支持来设计、建造和维护可靠的电力系统，并使其在未来更加环保和智能[6]。学生需要结合通信、计算和控制的经典电力系统知识来学习现代微电网。电力系统课程通常强调基础和经典理论，这些理论往往落后于行业的最新发展。虽然北伊利诺伊大学 (NIU) 目前的课程包括微电网的这些组成部分，但它们分散在不同的课程中。学生没有一个综合的平台来研究微电网系统。许多其他大学也是如此。实验室实验对于将理论与动手技能联系起来至关重要。对于大多数学生来说，实验室是他们的第一次实践经验。学生将从实验室实验中获得最佳的学习体验并为未来的就业发展宝贵的技能。此外，教师可以通过促进创造力和自学来加强对未来工程师的培养[8]。然而，成本和空间要求，以及太阳能和风能的每日和季节性变化，给许多学术机构建立微电网实验室带来了特殊挑战[11,13]。创新的教育方法和技术已经被引入以促进可再生能源技术的学习体验。借助互联网和软件技术，虚拟实验室和电子学习得到了开发，以增强和扩展教育系统[17,25]。虚拟实验室是提供一组模拟实验的软件程序，灵活且经济高效。电子学习提供了一个结构化平台，有助于管理小组项目和学生作业的交付。使用 Java Applet 开发了可再生能源系统的模拟软件[3]。已经模拟了可再生能源系统的各种组件。基于单二极管模型开发了光伏 (PV) 板模拟器 [9]。电力系统仿真工具 PowerFactory 用于开展案例研究，以提高对电力系统的理解 [10]。设计了教育性 3D 视频游戏来教授数字电路 [15]。开发了基于虚拟现实 (VR) 的学习环境，为工程专业学生提供电子实验室方面的培训 [19]。基于 VR 的实验结果表明，它对学生的知识、动机和认知产生了积极影响。