基于BiLSTM神经网络的锂电池SOH估计与RUL预测

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针对锂电池健康状态(SOH)估计与剩余寿命(RUL)预测问题,设计一种基于双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型的预测方法.首先,提取美国国家航空航天局(NASA)锂电池的容量数据,将容量数据转为SOH数据并作为模型输入数据.其次,建立双层BiLSTM神经网络,使用加速自适应矩估计算法(Nadam)优化函数动态调整学习率.然后,通过BiLSTM神经网络模型分析锂电池数据,建立电池容量、SOH和RUL之间的联系.最后,全连接层输出电池SOH的估计曲线,从而预测其剩余寿命.通过NASA数据进行预测实验,BiLSTM神经网络的RUL预测误差稳定在3以内,SOH预测曲线的拟合度稳定在94.211%~95.839%,BiLSTM神经网络具有更高的鲁棒性和准确性.
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针对金属斜连轧实验机组的穿孔顶头在结束穿轧后如何安全、高效地进行更换的问题,在不影响管材轧制效率的前提下,设计开发了一套可实现离线拆装顶头的机构以满足顶头的更换需求.在高轧制轴向力和高轧制温度等复杂工况下,对顶头、芯棒螺纹联接体产生较大的螺纹预紧力.根据使用情况将装卸工作分为拧紧过程和松退过程,阐述两种过程的工作特点和作用,建立顶头在被机构卡爪夹紧状态时卡爪与顶头之间的受力模型,计算夹紧状态时卡爪与顶头之间的夹紧力.并通过现有工艺参数及设计要求完成对该机构三维模型的搭建.利用ADAMS软件对此机构的装卸顶
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针对某军机支叉管类零件的结构型面复杂、曲率变化大的特点,其传统的成形方式主要采用落压成形,在成形过程中易产生起皱、破裂和表面质量差等问题.因此,提出采用被动式充液成形来加工支叉管零件,并利用有限元软件ANSYS/LS-DYNA建立有限元分析模型,对其充液成形过程进行有限元仿真模拟,研究不同压边力对充液成形的影响,从模拟结果可以得出合理吨位的压边力为300 kN.最后,通过实验研究对模拟结果进行验证,试制出合格的零件,得到支叉管零件采用被动式充液成形的最优工艺参数为压边力为300 kN、液室压力为8 MPa
为研究3种常用热作模具钢的高温硬度和在100和300℃温度条件下的磨损率、摩擦因数的变化规律,通过高温硬度实验和高温摩擦磨损实验获得了3种热作模具钢的硬度、摩擦因数、磨损率随温度的变化规律.结果表明:随着温度的升高,硬度逐渐下降,表面渗氮处理虽能够大幅度提高材料硬度,但渗氮处理后的硬度随着温度升高而下降的幅度更明显;300℃下,销-盘接触表面的变形抗力降低,材料与板材之间的摩擦因数小于100℃下的摩擦因数,同时300℃下销表面产生较厚的氧化层,其磨损率小于100℃下的磨损率;材料表面渗氮处理后在100℃下
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