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用户充电实践对电池老化的影响...
摘要 - 本文研究用户充电实践如何随着时间的推移影响电池降解。为了实现这一目标，提出了基于文献的面向系统的简化老化模型。容量损失的差分计算用于无穷小变化。模型输入是电池的电池状态，电池温度和累积等效周期的累积数量。输出是电池健康状态。通过雷诺Zoe 41KWH电池制造商的实验老化测试确定并验证了该模型。电池模型（电热和老化）与车辆牵引模型互连完成了系统模型。电池电热模型还通过研究车辆上的测量进行了验证。充满活力的宏观表示（EMR）形式主义以统一的方式组织了所有子系统模型的互连。充电间隔和SOC对电池老化的影响。通过模拟研究五种充电方案，同时保持驾驶阶段和充电电流相同。在这些条件下，平均SOC是电池老化的主要贡献者。与EV的每日收费相比，每4天收费每4天将由于平均SOC较低而将80％的健康状况延长36％。对于每个研究的情况，每日驾驶距离都是固定的。
2025-26老化总体规划（MPA）倡议优先级
安全的持续资金以扩大由短期资金启动的计划：获得痴呆症，以人为本的成人日服务（CAL-Compass）；多种语言的劳动力培训和职业途径计划（IHSS职业途径，CAL成长，Caring4Cal等）;使用社区卫生工作者通过州的老化服务网络（CALZ Connect）提供痴呆症护理管理；阿尔茨海默氏症的公众意识运动；健康的大脑倡议部位；加利福尼亚州参与BlueZones®。
锂的多型，空间依赖的老化模型...
这项工作得到了多伦多大学电气化枢纽，加拿大自然科学和工程研究委员会的支持，通过Thermet培训计划，Flex-N-Gate，Mitacs Accelerate计划和CMC Microsystems。
AI会成为老化社会的福音吗？
[摘要]作为全球人口年龄，人工智能（AI）技术的整合在应对老龄化社会带来的多方面挑战和机遇方面具有重要的希望。本文探讨了人工智能在衰老人口的背景下对医疗保健，经济，社会融合和道德考虑的潜在影响。通过研究AI在扩展生活质量，促进独立性和促进包容性政策中的作用，这项研究阐明了AI可以充当老化社会的福音的方式。通过国际合作和创新，AI有可能彻底改变衰老的景观，提供量身定制的解决方案，从而增强全球老年人的福祉和社会包容性。
老化系统的持续适航性 - NATO STO
第 10 章 – 增强型机翼拆卸支持 F-16 10-1 结构寿命管理 1 10.1 简介 10-1 10.2 爱尔兰皇家空军 F-16 机队的结构寿命管理 10-1 10.2.1 历史 10-1 10.2.2 SLM 框架 10-1 10.2.3 国内 SLM 活动示例 10-2 10.2.3.1 单独飞机跟踪 10-2 10.2.3.2 NDI 技术评估 10-4 10.2.3.3 事故调查 10-5 10.2.3.4 新紧固件系统评估 10-6 10.2.3.5 拆卸检查 10-8 10.3 增强型 F-16 15 段机翼拆卸 10-9 10.3.1 F-16 Block 15 机翼拆卸检查 @ 4,200 FH 10-10 10.3.2 F-16 Block 15 机翼损伤增强试验及后续拆卸 10-13 10.3.2.1 载荷引入 10-14 10.3.2.2 试验设置 10-14 10.3.2.4 标记载荷 10-18 10.3.2.5 试验活动 10-19 10.3.2.6 试验期间的明显疲劳裂纹 10-20 10.3.2.7 WDET 后拆卸检查 10-21 10.3.2.8 定量断口分析 10-22 10.3.2.9 RNLAF F-16 Block 15 机翼的经济使用寿命 10-26 10.4 结论 10-27 10.5 展望 10-28 10.6 参考文献 10-29
老化飞机机队：结构和其他子系统方面
在处理飞机老化问题时，还需要考虑其他因素；例如，备件、工艺和工具可能不再可用，物流程序可能已经改变，供应商可能退出业务。预算限制和更高的机队利用率将增加应对结构老化方面以及发动机和航空电子设备等主要子系统的需求。用户社区对典型挑战和技术解决方案的认识可以缓解一些问题。现在有新技术可用于处理许多飞机老化问题。它们涉及检查、维修和耐腐蚀材料、结构建模和更复杂的维护计划。因此，在北约和平伙伴关系 (PfP) 的赞助下，提出了一个讲座系列 (LS)，其主要重点是深入讨论这些新技术和方法。LS 将涵盖与固定翼和直升机机队相关的系统升级和结构适航性方面，重点是北约国家使用的寿命增强策略。
电池老化估计的反向传播神经网络的设计
电动汽车的充电状态（SOC）对于预测剩余电池水平并安全保护电池免受过度电荷和过度充电条件非常重要。在这方面，已经提出了使用反向传播（BP）的神经网络（NN）算法来准确估计电池的SOC。锂聚合物电池在其估计的SOC与电流，电压和温度之间具有非线性关系。在这项研究中，施加了3.7 V/16 AH的锂聚合物电池。在恒定电流和温度条件下以0.5C的排放速率进行了电荷/放电实验。实验数据用于训练返回传播神经网络（BPNN），用于在充电条件下预测SOC和在排放条件下派遣（DOD）绩效的深度（DOD）。由于实验，发现拟议的BPNN模型的误差为排出DOD中平均绝对误差的0.22％，而在10、50、100和150个周期中，充电SOC中的平均绝对误差的0.19％。因此，确认了设计的BP算法的SOC学习模型的高性能。
评论 - 锂离子电池老化轨迹中的“膝盖”
1 美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国美国斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，美国2号机械工程系，卡内基·梅隆大学，卡内基·梅隆大学，宾夕法尼亚州匹兹堡，宾夕法尼亚州，美国3 WMG 3 WMG，沃里克大学，沃里克大学，沃里大学，沃里大学，英国伊斯兰国际王国伊斯特省伊斯兰教委员亚兴大学，德国亚兴，6数学学院，爱丁堡大学，爱丁堡，英国爱丁堡大学7中心7中心（CMA）（CMA），FCT，FCT，UNL，Caparica，Caparica，葡萄牙8夏威夷自然能源学院10英国牛津大学工程科学系11 Infocomm研究研究所，科学，技术与研究机构（A*star），新加坡康纳西斯，新加坡12 Sandia National Laboratories，新墨西哥州阿尔巴克基，美国，美国机械工程系，辛辛那提大学，美国机械工程学，美国纽约市米歇尔大学14号。美国密歇根州阿堡，美国
进入老化经济中的利润：角色...
Ley和Sahin（2015）。 2参见Barkai（2016），Gutierrez（2017）以及Barkai和Benzell（2018）。 3一些示例包括Luco（2017）和Illanes（2016），它们记录了养老金市场上消费者的惯性Ley和Sahin（2015）。2参见Barkai（2016），Gutierrez（2017）以及Barkai和Benzell（2018）。 3一些示例包括Luco（2017）和Illanes（2016），它们记录了养老金市场上消费者的惯性2参见Barkai（2016），Gutierrez（2017）以及Barkai和Benzell（2018）。3一些示例包括Luco（2017）和Illanes（2016），它们记录了养老金市场上消费者的惯性
NMC811/Si-Graphite Li-ion电池的老化机制
研究小组或电化学能源转换和存储，部门，或化学与材料科学，学校工程，阿尔托大学，P.O。Box 16100，FI-00076，芬兰B LUT大学，Yliopiston Cat 34，53850，芬兰C Labratoire Matim，大学。 1, Uppsala, 75121, Sweden f TOFWERK AG, Schoore Streets 39, 3645, Thun, Switzerland g European Commission, Joint Research Centre (JRC) Pettes, Netherlands 54a i National Institute of Chemistry, Department of Materials Chemistry, Hajdrihova 19, 1000, Ljubljana, Slovenia j National Physical Laboratory (NPL), Hampton Road,泰丁顿，TW11 0LW，英国k Die Physikalisch-Technische Bundstant，德国，机构 - 技术邦德斯塔尔，D-38116，德国邦迪，德国Box 16100，FI-00076，芬兰B LUT大学，Yliopiston Cat 34，53850，芬兰C Labratoire Matim，大学。 1, Uppsala, 75121, Sweden f TOFWERK AG, Schoore Streets 39, 3645, Thun, Switzerland g European Commission, Joint Research Centre (JRC) Pettes, Netherlands 54a i National Institute of Chemistry, Department of Materials Chemistry, Hajdrihova 19, 1000, Ljubljana, Slovenia j National Physical Laboratory (NPL), Hampton Road,泰丁顿，TW11 0LW，英国k Die Physikalisch-Technische Bundstant，德国，机构 - 技术邦德斯塔尔，D-38116，德国邦迪，德国