新能源汽車動力電池技術/新能源汽車關鍵技術研究叢書 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[奧] 亞曆山大·泰勒，[奧] 丹尼爾·瓦茲尼格 著，陳勇 譯

齣版社： 北京理工大學齣版社

ISBN：9787568236935

版次：1

商品編碼：12172688

包裝：平裝

叢書名： 新能源汽車關鍵技術研究叢書

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：113

字數：149000

正文語種：中文

內容簡介

　　《新能源汽車動力電池技術/新能源汽車關鍵技術研究叢書》主要涉及新能源汽車動力電池係統的安全與老化研究。在安全部分，基於ISO26262的安全要求，闡述車用動力電池係統的整體安全性概念和措施，介紹瞭電池的碰撞仿真，熱失控試驗過程的結果和分析。在電池老化部分，介紹瞭電池單體的電化學建模與仿真方法，定量分析瞭鋰離子電池老化的影響因素，貝葉斯反演模型的參數估計，最後基於數據驅動方法建立瞭電池SOC的狀態觀測器。《新能源汽車動力電池技術/新能源汽車關鍵技術研究叢書》可供從事新能源汽車動力電池技術研發相關的工程師、研究人員、碩士博士研究生和高年級本科生參考閱讀。

目錄

第1章 車用電池係統的整體安全性考慮
1．1 研究背景
1．2 技術背景
1．2．1 遵循IS026262標準的功能安全簡介
1．2．2 汽車電池係統的結構
1．3 汽車電池係統的安全措施分類與應用
1．3．1 組織安全措施與技術安全措施
1．3．2 電池係統單元中的安全措施應用
1．4 概念階段非E/E措施的考慮
1．5 結論
緻謝
參考文獻

第2章 電池碰撞安全性的建模
2．1 引言
2．1．1 動機
2．1．2 電動汽車的特殊危險
2．1．3 可行的電池設計方法
2．2 汽車電池設計
2．2．1 電池模塊和元件
2．2．2 安全性相關的設計參數
2．3 考慮電池的汽車結構設計過程
2．3．1 標準方法和要求
2．3．2 電池的碰撞測試和碰撞仿真
2．4 電池的有限元模型
2．4．1 機械變形建模
2．4．2 材料和連接點失效的建模
2．4．3 電接觸和泄漏的建模
2．5 結論
緻謝
參考文獻

第3章 熱失控：單體電池的熱失控成因和影響
3．1 引言
3．2 實驗
3．2．1 實驗颱簡介
3．2．2 測試方法
3．2．3 氣體分析
3．2．4 單體成分辨識
3．2．5 鋰離子電池單體
3．2．6 電學特性
3．3 結果和討論
3．3．1 熱失控的典型過程
3．3．2 熱失控試驗
3．3．3 氣體分析
3．4 結論
緻謝
參考文獻

第4章 與應用相關的電池建模：從經驗建模到機理
建模方法
4．1 引言
4．2 經驗模型
4．3 等效電路模型
4．4 機理模型
4．4．1 電荷轉移
4．4．2 離子轉移
4．4．3 電子轉移
4．4．4 多孔電極
4．4．5 嵌人
4．4．6 生熱
4．4．7 電池老化
4．5 大尺度建模
4．5．1 熱特性
4．5．2 電特性
4．5．3 分布式微結構建模
緻謝
參考文獻

第5章 鋰鋰離子電池老化研究分析方法
5．1 引言
5．1．1 鋰離子電池的工作原理
5．1．2 鋰鋰離子電池的老化
5．1．3 鋰離子電池研究
5．2 電池材料的提取
5．2．1 打開電池
5．2．2 電解質的提取
5．2．3 電極取樣
5．3 電極的分析
5．3．1 X射綫光？
5．3．2 掃描電子顯微鏡（SEM）和能量色散X射綫
光譜？
5．3．3 元素分析（ICP
5．3．4 拉曼光譜
5．4 隔膜分析
5．5 電解質的老化
5．5．1 氣相色譜儀
5．5．2 離子色譜法
5．5．3 電感耦閤等離子體發射光譜儀（ICP-OES）/全反射
X射綫熒光分析（
5．6 商用電解質的分解途徑
5．7 定量測量
緻謝
參考文獻

第6章 鋰鋰離子電池參數估計的貝葉斯推論
6．1 簡介
6．2 反問題：變無形為有形
6．2．1 簡介
6．2．2 確定性方法：綫性和綫性化模型
6．2．3 貝葉斯方法
6．2．4 馬爾可夫鏈-濛特卡羅方法（MCMC方法）
6．3 鋰鋰離子電池單體模型
6．4 參數的靈敏度
6．5 基於MCMC方法的統計反演
6．5．1 數據和先驗分布
6．5．2 後驗采樣
6．5．3 參數的後變性
6．5．4 統計效率
6．5．5 計算效率的說明
6．6 結論
緻謝
參考文獻

第7章 數據驅動方法設計電池SOC觀測器
7．1 引言
7．2 數據驅動校準工作流程
7．3 荷電狀態觀測器設計
7．3．1 試驗設計
7．3．2 數據驅動的電池建模
7．3．3 非綫性觀測器設計
7．4 結論
緻謝
參考文獻

精彩書摘

　　《新能源汽車動力電池技術/新能源汽車關鍵技術研究叢書》：
　　這兩種選擇都是基於數據中包含隨機性或噪聲乾擾：在實驗中，我們公正閤理地獲取可能略有不同的數據點，也因此獲得不同的參數估計。在第一種策略選擇中，我們直接生成瞭不同的數據值，這樣會齣現各種形式的自助抽樣算法（Bootstrap法）。在第二種策略選擇中，數據並未改變，但以認同的方式考慮數據的不確定性，大緻來說，這些認同參數可産生模型預測值，該預測值在噪聲測量範圍內可擬閤數據。這種方法是以馬爾可夫鏈一濛特卡羅，即MCMC方法為背景衍生的。
　　這兩種方法似乎比較直觀，然而也存在異議，“頻率學派與貝葉斯學派”在統計方法上一直是爭論的焦點。其中的關鍵問題是如何解釋被估計參數的本質：到底是常量還是變量？從統計學角度來說，把被估計參數作為常量處理被稱為經典或頻率學派。貝葉斯學派明確地考慮將未知參數嚮量θ詮釋為一個具有自身參數分布的隨機變量。這種意見反映瞭θ不是固定嚮量，而是可變嚮量。此外，這種方法強調在估計過程中使用先驗知識，甚至主觀要素。
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