基于混合模型的锂离子电池热失控预判方法

锂离子电池在储能系统中已得到普遍应用,但其会由于热失控而产生自燃、爆炸等引发安全事故, 如何对储能锂离子电池热失控故障风险进行超前预测和判定是当前研究的热点问题。将电热物理模型与深 度学习模型长短期记忆模型(LSTM)相结合,提出一种基于混合模型的储能锂离子电池热失控预判方法。 通过收集电池运行数据,利用电池的电热耦合模型进行电池内部温度、荷电状态(SOC)的估算;同时,将电池 表面温度、电池电压、电池电流等参数共同作为 LSTM 的输入,利用混合模型精确预测电池的表面温度和内 部温度。通过阈值方法判定热失控的发生并确定诱发原因,从而实现对电池热失控的准确预测。基于公开 数据集的实验结果表明,提出的混合模型进行热失控预判具有较好的精确性和快速性,在实际工程应用中有 着较好的应用前景。     

人工智能产业科技成果转化机制研究

<正>为切实加快人工智能科技成果向现实生产力转化，通过构建新型的校企合作模式，增强企业在科技成果转化前的参与程度，本文结合当前成果转化模式的政策短板，分析了不同转化模式下科研人员知识价值的衡量方式与方法，探索了以知识价值为导向的成果转化权益分配机制。     

院所巡礼——学科建设办公室/研究生培养处

盐城工学院学科建设办公室与研究生培养处合署办公。主要负责全校的学科建设、研究生教育和管理工作,部门下设学科建设科和研究生工作科。学校坚持有重点、分层次推进学科建设,现有机械工程、化学工程与技术、材料