基于融合方法的电动汽车动力电池容量衰退预测模型构建与优化

为了构建和优化基于融合方法的动力电池容量衰退预测模型，以准确预测电池容量衰退过程，采用融合方法将机器学习算法和物理模型相结合，通过多种数据源的综合使用来构建容量衰退预测模型。首先，收集并分析实际电池操作数据，充放电过程、温度变化等；然后，利用机器学习算法对数据进行特征提取、模式识别和建模，从而揭示电池容量衰退规律；最后，结合物理模型对电池内部参数进行估计，并与机器学习模型进行融合，获得更准确的容量衰退预测结果。     

城市CBD建设地下环路定量分析方法研究

随着国内城市开发建设水平的不断提高，很多城市规划了CBD（中央商务区），以此作为城市社会经济发展的引擎。但是由于CBD开发强度高，交通需求旺盛，因此早晚交通拥挤等问题逐渐凸显出来。为此，很多城市规划了地下环路以弥补地面路网的不足。通过对CBD路网特征的研究和国内外案例的分析，结合路网容量理论，提出是否需要建设地下环路的计算模型，为规划建设地下环路提供定量分析的理论支撑和技术手段。     

基于容量增量变化量曲线的锂电池健康状态估计

提出了基于容量增量变化量曲线的电池健康状态估计新方法，该曲线具有随电池老化平移不明显的特点，并有利于特征参数的确定和提取。利用随机森林方法分析该曲线上各个函数值的重要性，根据重要性筛选出曲线上可以作为表征参数的函数值，并使用神经网络建立起表征参数与健康状态的映射关系。利用马里兰大学老化数据验证该方法的平均绝对百分比误差为0.77%，健康状态估计值误差基本控制在2%以内，具有较高的精度。     

锂离子电池在外部压力作用下的循环性能测试及分析

对于新能源汽车来说，续航里程一直是大众关注的重点，与续航里程直接相关的零部件就是电池。锂离子电池是现在车用电池的主流，电池的电性能直接影响着汽车的续航里程。电池受到持续的外部压力作用，循环性能将产生变化。本文将取两组电池进行测试，对比电池在外部压力作用下和自然状态下的循环充放电容量保持率，从而为相应电池产品的性能设计提出优化建议。