基于鸟巢结构的载人月球车车轮设计与性能分析

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基于鸟巢结构设计了一种新构型的载人月球车车轮.对新型载人月球车车轮的构型设计并选择车轮材料,并对车轮零部件在月球环境满载与冲击载荷下的刚度与强度进行静力学分析.然后,参考月球地形环境,建立了带有30 cm高的单边和双边障碍、40 cm宽的壕沟、25°与30°斜坡的地形,对载人月球车车轮的移动性能进行了仿真分析.结果表明,此车轮有很好的承载能力与越障能力,车轮的刚度与强度也可以满足要求.
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以球轴承为例,研究了滚动轴承在边界润滑服役状态下,球的复杂运动对沟道表面磨损形貌的影响,以及接触性能与沟道磨损演化历程的交互作用和磨损演化进程中接触应力的变化规律.结果表明:球的复杂运动会改变沟道磨损形貌且加快了磨损恶化速度,其中含有陀螺运动和滑动时沟道磨损速度最大;轴承的接触性能和沟道表面磨损形貌是彼此影响的,磨损形貌会使得球-沟道接触不再是赫兹接触,接触会使磨损表面凹凸峰重新分布.
建立了锂离子电池电化学-热-力耦合模型,并使用COMSOL Multiphysics软件进行了数值求解.研究了电化学-热-力耦合模型与电化学-力耦合模型的差异,对比了温度场以及电极粒子内部浓度场的变化,同时分析了隔膜孔隙度变化时外载对电池电压及容量的影响.研究发现:引入温度场后电池容量和电压平台会有所升高,模型温度会变低,粒子内部浓度相比电化学-力耦合更加均匀;当加入外载后,会导致电池电压和容量的降低,且同等外载对低放电速率下电池性能的影响更明显.此外还发现了电池在外载作用下会引起隔膜孔隙度变化进而影响电
针对锂离子电池剩余寿命精确预测的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational ModeDecomposition,VMD)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的锂离子电池剩余寿命预测方法.利用VMD分解锂电池容量信号得到一系列表征信号局部特性的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后基于每个IMF,分别训练ELM模型,最后将每个ELM模型的预测结果加和求得锂离子电池的剩余寿命.基于NASA锂离子电池数据集对方法进行验证.结果
提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和高斯过程回归(Gaussian ProcessRegression,GPR)的锂离子电池剩余寿命预测方法.运用EMD对电池容量数据进行分解,从分解结果中选择能够表征锂电池退化的趋势项.基于趋势项,构建GPR预测模型.利用拟合的GPR模型分别对锂离子电池剩余寿命进行点预测和区间预测.实验结果表明,点预测方法中多步预测精度更高,而区间预测能提供更多的参考信息,具有更强的有效性和适用性.
以21700型锂离子电池为研究对象,通过验证锂离子单体电池模型的准确性,然后分别在不同环境温度、不同放电倍率下以及不同热管长度下对锂离子电池热管散热模块的散热性能进行数值模拟.研究表明:电池模块结合热管散热结构能够有效降低电池温度,能够保证电池温度保持在较为理想的工作温度范围中,电池单体之间的温度相差也可以控制在5℃以内,增强了电池模块的温度均匀性.
打叶复烤流程中对打叶过程参数建模和优化有利于提高打叶效果.设计了混合水平正交试验,运用极差、方差及多目标综合加权评分法进行分析,发现打叶流程中,框栏开口、打辊转速两个因素对烟叶打叶的去梗率影响显著,进料量的改变对去梗率影响较小.研究表明,最佳因素组合水平为框栏开口3.0 cm,打辊转速520 r/min,进料量开口25%~40%生产流量,提高去梗率的同时保证打叶流程的工艺要求.
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随着新能源汽车动力电池的能量密度日益提高,热失控潜在风险的增大使得电池的热管理尤为重要.锂离子工作最适宜的温度范围是20~45℃,电池单体之间的温差最好维持在5℃以下.针对电池模块的这个散热目标,将铝翅片用于锂离子电池组并强制散热,通过实验研究了所设计散热结构的散热性能,对比数值模拟和实验结果验证了散热结构的有效性.结果表明,环境温度为15,25,35℃时,电池组以1.0C,1.5C,2.0C倍率放电的散热结构控温效果良好.实验与数值模拟的温度与温差变化趋势相同且数值较为接近,结果表明实验与数值模拟结果吻