基于SVM的核动力管道腐蚀状态评估方法研究

支持向量机(SVM)是根据统计学理论提出的一种新的通用机器学习方法,在解决小样本分类评估等工程实际问题中具有独特的优势.文中根据腐蚀状态与腐蚀影响因素之间复杂的映射关系,通过采用不同的核函数建立支持向量机分类评估模型对核动力某管道的腐蚀状态进行了评估.计算结果表明,采用RBF核函数的计算速度较快,结果较准确,运用支持向量机方法对核动力管道进行腐蚀评估在样本有限的情况下具有明显优势.     

新能源汽车动力电池热管理技术浅析

近年来,随着工业技术的发展,新能源汽车的技术发展也越来越成熟,在外部环境和内部环境的推动下,新能源汽车市场规模也逐渐增大。电池作为新能源汽车中最重要的零部件,它的寿命和使用效率决定了汽车使用性能。其中对电池寿命影响重要因素之一就是它的工作温度,为了使电池始终处于一个合适的温度范围内,电池的热管理技术就显得尤为重要。本文就新能源汽车电池的热管理系统技术展开分析。