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公开(公告)号:CN117195644A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311198191.2
申请日:2023-09-18
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于解析法进行高速永磁电机的重要参数优化方法。其特征在于优化对象是高速永磁电机里面的重要参数,优化目标为电机的转矩,功率或者效率,并且在优化过程中需要有两个重要变量,其中一个是优化对象,另一个是与优化目标相关的可选的参数,以此参数作为自变量时优化目标值需要在工作区间内单调变化。后续还需要有图解法进行多物理耦合表征,将多个物理场得到的限制由三维图一同表示出来并得到多维的最优解。与传统的有限元分析求解电机优化相比更加快速,消耗资源小。求解过程中将电磁场和机械场相耦合,实现多物理场考虑下的优化分析。
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公开(公告)号:CN116559369A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310512415.6
申请日:2023-05-08
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明提供一种基于天空地立体时空碳监测选点与融合碳核查的监测方法,本发明首先对所选区域进行初步的碳排放地面监测,然后借助排放结果进行碳排放地面监测的选点与部署优化与无人机飞行轨迹的判定以及碳卫星监测中心点的确定,借助碳卫星、空中无人机、地面监测传感器对选定地点进行碳排放的监测,最后对测量的多元异构数据进行清洗与融合处理,借助间接碳核查作为融合结果的判断。本发明提供的基于多时空尺度的二氧化碳监测方法,借助于数据清洗与融合,可以弥补传感器精度的不足,间接碳核查数据不确定度高的问题。定量、精准地掌握区域在一个时间周期下的碳排放状况,同时借助间接碳核查来对融合后的数据进行筛选,更加保证了数据的可靠性。
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公开(公告)号:CN115837364A
公开(公告)日:2023-03-24
申请号:CN202211442430.X
申请日:2022-11-16
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明为一种基于并联分流特性的动力电池快速分选法,包括基于电芯单循环放电曲线的特征识别和基于优化改进的C.M电池模型的动态建模,判断电池是否在正常工作范围内,实现快速分选。所提出的动力电池快速分选法对于不同工况状态下的动力电池均取得了较好的快速评估结果。本方法的提出可以以较低的计算成本,快速表征电池的模组容量利用效率,提供了一种计算成本低,灵活性高的电池快速分选法,对电芯的并联成组和退役电池的梯次利用提供了技术和机理上的支撑。
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