实车数据驱动的锂电池剩余使用寿命预测方法研究

锂离子动力电池剩余使用寿命（RUL）预测对于认识全生命周期电动汽车的安全和可靠性、改善电池管理系统的设计具有重要意义。通常基于深度学习的时序预测方法，本质上是一个递推的过程，每一次预测的误差会随预测次数增加而累积，难以保证预测精度和预测效率。基于深度学习序列预测和误差分析理论，建立一种ARIMA-EDLSTM融合模型的锂电池RUL预测方法，使用编码器-解码器（ED）框架改进长短时记忆神经网络模型（LSTM）构建从序列到序列预测的EDLSTM模型，并融合ARIMA模型预测误差趋势，进而修正最终预测结果。理论分析和实车采集数据验证表明，该方法在预测比例超过历史数据总量35%的情况下，仍然能较好地拟合实车SOH衰退曲线，有效提高锂电池剩余使用寿命的预测精度。     

基于非线性降维IC特征的实车电池SOH估计EI北大核心CSCD

基于实车电池复杂的运行数据,本文使用增量容量分析方法提取IC峰特征作为电池充电片段的有效特征,使用t-SNE非线性降维方法处理IC峰特征,消除多维特征冗余性,以解决实车数据难以提取可靠特征的问题。另外构建支持向量回归模型,实现对电池健康状态的估计。结果表明,本文使用的增量容量曲线峰特征能有效表征电池健康状态衰退变化;对实车数据的平滑、降噪方法可以较好地提升训练数据质量;基于t-SNE降维特征的SVR模型提升了对电池健康状态的估计精度,保证了有限样本数据集上实现准确估计。     

PHC管桩轴力-抗弯承载力关系国内外标准对比

在国家“一带一路”倡议的推进下，先张法预应力高强混凝土（PHC）管桩全面在海外各类工程项目中应用，然而海外PHC管桩的技术标准和设计习惯与国内存在较大差异，这使得以国内标准为基础的PHC桩力学性能难以为国外设计人员所适应。比较了国内混凝土结构标准与常用美标、英标、欧标及日标中对于混凝土结构及桩基的相关规定，着重对与设计关系密切的PHC管桩轴力-弯矩承载力关系进行计算和对比。经过梳理发现，中国标准的简化计算公式在降低部分精度的情况下，可以给出较为完整光滑的轴力-弯矩承载力关系曲线；各国标准对于管桩轴向承载力设计值的规定有所不同，依照国外标准很难给出较为完整光滑的曲线。     

多边形条件下高铁车轴裂纹扩展寿命计算及检查间隔制定方法研究

文章调研了目前关于车轴材料属性和载荷条件离散性对剩余寿命的影响的处理方法并进行了简要总结；建立了车辆系统刚柔耦合动力学模型，提取了车轮20阶多边形条件下各工况车轴危险截面应力-时间历程，进行了应力谱的编制；基于小试样裂纹扩展试验数据拟合得到了NASGRO方程裂纹扩展参数，计算得到车轴卸荷槽部位裂纹深度为2～40 mm的剩余寿命；考虑材料属性和载荷条件离散性来制定车轴剩余寿命计算的安全系数；结合剩余寿命计算结果、超声波检测裂纹检出概率曲线和车轴失效概率制定了车轴合理的检查间隔。结果表明，车轮多边形条件下，车轴剩余寿命为38.5万km,考虑材料属性和载荷条件离散性的安全系数分别为1.26和1.33,得到车轴检查间隔为3.8万km。     

某汽车企业产品可制造性基线建设与应用研究

为提升产品设计成熟度，解决可制造性分析过程中发现的问题，建立产品可制造性基线及运作机制。通过明确建设范围、制定模板、识别来源、确认维度、提炼内容、工艺确认、设计确认及发布与维护步骤完成了第一版基线建立。在产品开发流程中融入识别、分析、评估及积累相关活动，保证基线在项目中的流程化应用。结合产品开发项目，验证了基线建立与应用效果，提高了可制造性分析的规范性、准确性与全面性，实现产品质量与生产效率提升以及制造成本降低，同时提出未来对于基线数字化应用的期望。     

疫情下航空公司货运发展战略分析

伴随着新冠疫情在全世界的不断反复，航空公司的收益直线下降，但是，对比航空公司货运而言却有着积极的一面。本文针对疫情前后全球航空货运发展情况对比进行分析，继而讨论疫情下传统航空公司货运面临的发展机遇，以及疫情下航空公司货运发展建议，以供参考。     

浅谈真空预压在公路上的运用

本结合杭金衢高速公路工程实例，简单介绍真实预压在高等级公路软基处理方面的设计与施工。     

商用车顶盖提质降本量产工艺优化及试验验证

为解决某商用车中顶盖振动和噪声问题，在中顶盖增加4片补强胶片，但增加了生产成本，且焊装贴补强胶片后经过涂装时易剥落。大型覆盖件出现振动和噪声的根本原因是零件刚度低，因此提出在满足减薄率要求的前提下增大加强筋高度。经过冲压分析、样件试制、路试验证最终确定中顶盖刚度提升方案为加强筋高度由3.0 mm增加至7.5 mm，同时解决零件拉延下转角开裂问题，以实现整体加大压边力、减少残余应力。取消补强贴片后单车成本节约45元。     

龙溪口防护堤变形在线监控模型构建与优化

龙溪口库区防护堤的地质条件与运行环境复杂，如何利用原型监测数据实现其安全运行状态的在线监控是亟待解决的关键问题。针对传统监控模型在非线性特征的监测序列方面存在泛化性差、精度低等问题，基于长短时记忆神经网络(LSTM)算法，以水位、温度、时效为输入量，变形为输出量，构建防护堤LSTM在线变形监控模型。通过对比分析不同模型参数对精度的影响规律，揭示学习率>分块尺寸>最大迭代次数>隐藏层单元数的多参数敏感性规律，并提出相关参数的建议取值。工程应用表明，该模型精度高，适用性和稳定性强。     

方壳电芯测试效率提升研究

本文主要以解决方壳电芯在测试过程中测试线束与测试样件方壳电芯极耳无法稳固连接的问题为思考方向，提出设计一种测试工装，以便能提高方壳电芯的测试效率。