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                    教學科研

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                    機械工程學科研究成果入選 ESI高被引論文

                    時間:2021-10-12瀏覽:169來源:研究生處(學科辦)、機械與汽車工程學院作者:攝影:


                    近期,機械與汽車工程學院汽車動力部件健康監測與控制研究團隊劉新田副教授作為通訊作者指導學生發表的研究成果“Structural optimization of lithium-ion battery for improving thermal performance based on a liquid cooling system入選ESI高被引論文,位列全球Engineering學術領域最優秀的1%之列。

                    該成果于2019發表在Elsevier旗下工程技術領域重要期刊《International Journal of Heat and Mass Transfer》(系中科院SCI分區2020年基礎版工程技術大類二區Top期刊,IF=5.584)。為研究動力電池的最佳散熱效果,研究團隊基于單因素分析和正交試驗,探究電池熱性能的質量流量、入口溫度、冷卻板寬度等三個影響因素,設計并優化了一種變接觸面鋰離子電池液體冷卻系統。




                    此外,劉新田副教授作為通訊作者指導學生取得的研究成果“Hybrid optimization strategy for lithium-ion battery's State of Charge/Health using Joint of dual Kalman filter and Modified Sine-cosine Algorithm”2021年在Elsevier旗下工程技術領域重要期刊《Journal of Energy Storage》發表(系中科院SCI分區2020年基礎版工程技術大類二區期刊)。該項研究聚焦:電池用雙拓展卡爾曼濾波(DEKF)被分為狀態估計濾波和參數估計濾波,電池模型為二階RC模型。通過改進的正弦-余弦算法(SCA)優化狀態估計濾波中Q, R,來改善狀態估計濾波的精度(SCA-DEKF)。同時在多尺度條件下,對電池模型的參數進行在線估計。該算法對參數的初始誤差有較強的校正能力,在歐姆內阻10倍誤差下仍然能恢復正常值,可根據實驗步長修正參數減少計算成本。

                    同時,團隊近期還取得以下階段性研究成果:(1) 針對隨機載荷信號的不確定性問題,提出了一種將載荷信號轉化為區間載荷信號的處理方法,以“Uncertainty-based analysis of random load signal and fatigue life for mechanical structures”為題發表在Springer旗下工程技術領域重要期刊《Archives of Computational Methods in Engineering》(系中科院SCI分區2020年基礎版工程技術大類二區Top期刊,IF=6.73)。(2) 針對結構動力可靠度分析模型中參數的隨機性、區間性和模糊性等不確定性,提出了一種混合不確定參數的結構動力可靠度模型。以“Mixed uncertainty analysis for dynamic reliability of mechanical structures considering residual strength”為題發表在Elsevier旗下工程技術領域重要期刊《Reliability Engineering & System Safety》(系中科院SCI分區2020年基礎版工程技術大類二區期刊,IF=5.04)。


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