基于等效电路模型与CDKF的锂离子电池荷电状态(SOC)估计

锂离子电池在社会生产各领域应用广泛,由于其复杂的电化学系统,状态检测难度较大,给供电保障带来不利影响.结合Thevenin等效电路与中心差分卡尔曼滤波法(CDKF),构建了一种聚合物锂离子电池的荷电状态(SOC)估计模型.MATLAB仿真验证表明,该模型能有效防止安时计数误差累积,电池SOC估计误差不超过5%.     

基于经验模分解的PPP时间比对数据消噪方法

精密单点定位(PPP)时间比对数据会受到观测噪声的影响，因此对时间比对数据进行消噪是一项重要工作。提出一种基于经验模分解(EMD)的PPP时间比对数据消噪方法，并将该方法与Vondrak滤波方法的消噪效果进行对比。结果表明，两种方法的消噪效果相当，均能有效滤除PPP时间比对数据中的随机噪声，明显改善时间比对的稳定度。     

基于经验模分解的PPP时间比对数据消噪方法

精密单点定位(PPP)时间比对数据会受到观测噪声的影响,因此对时间比对数据进行消噪是一项重要工作。提出一种基于经验模分解(EMD)的PPP时间比对数据消噪方法,并将该方法与Vondrak滤波方法的消噪效果进行对比。结果表明,两种方法的消噪效果相当,均能有效滤除PPP时间比对数据中的随机噪声,明显改善时间比对的稳定度。     

基于经验模分解的PPP时间比对数据消噪方法CSCD

精密单点定位(PPP)时间比对数据会受到观测噪声的影响,因此对时间比对数据进行消噪是一项重要工作。提出一种基于经验模分解(EMD)的PPP时间比对数据消噪方法,并将该方法与Vondrak滤波方法的消噪效果进行对比。结果表明,两种方法的消噪效果相当,均能有效滤除PPP时间比对数据中的随机噪声,明显改善时间比对的稳定度。     

应用端部效应改善的LS+NN模型进行日长变化预报

现有ΔLOD(Delta Length-Of-Day,日长变化)预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑LS(Least Squares,最小二乘)拟合序列的端部效应,预报精度难以取得较大提高。针对端部效应现象,首先采用时间序列分析模型在ΔLOD序列两端进行数据延拓,构成一个新序列,然后用新序列求得LS外推模型系数,再结合LS外推模型和NN(Neural Network,神经网络)对原始ΔLOD序列进行预测。算例表明,在ΔLOD序列两端增加延拓数据,能有效改善LS拟合序列的端部效应;端部效应改善的LS+NN模型的预报精度明显优于常规LS+NN模型,精度最大提高了17.86%。该方法不仅适用于LS+NN模型,也适用于LS外推模型与其他模型的组合。     

基于扩散动力模型的锂离子蓄电池放电速率与放电容量相关性研究

针对锂离子蓄电池在恒流放电条件下,放电速率与放电容量之间表现出的较复杂的非线性关系,引入了扩散动力模型,建立恒流条件下放电速率与放电容量之间的对应关系。通过实验验证,该模型较传统的经验公式模型Peukert方程预测更精确,同时具有清晰明确的物理意义。     

一种高精度实时GPS卫星钟差预测算法

为获得高精度实时GPS卫星钟差,文章提出一种基于多项式和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,LS-SVM)相结合的钟差预报方法.该方法采用国际GNSS服务发布的超快速观测星历建模进行短期预报,首先根据卫星钟的物理特性用附有周期项的多项式模型进行拟合以提取趋势项和周期项,然后用LS-SVM对多项式拟合残差进行建模预报,最后将预报结果加上趋势项和周期项,得到最终的钟差预报值.试验结果表明,所提算法能够实时有效地对GPS卫星钟差进行预报,且精度优于超快速预报星历.     

三大航天产业项目落户西安航天产业基地

8月13日,西安国家民用航天产业基地三大航天产业项目签约仪式隆重举行,神舟软件数字化制造产业基地项目人区协议、供地协议以及航天时代电子公司771所民品产业化园区项目补充协议、五院西安分院项目补充协议同时签订.三个项目签约落户西安国家民用航天产业基地,将有力推动航天科技工业和区域经济的发展,加快西安国家民用航天产业基地的建设步伐.     

三维混杂碳纤维/芳纶纤维增强尼龙复合材料力学性能研究

制备了三维混杂碳纤维／芳纶纤维增强尼龙复合材料(HY／PA)并对其力学性能进行了测试。研究表明：由于芳纶纤维的加入，使碳纤维增强尼龙复合材料(CF／PA)的抗冲击性能有了显著提高，HY／PA的抗冲击强度随芳纶纤维体积分数的增大而有所提高；另外，HY／PA在改善CF／PA的横向剪切强度的同时，也改善了芳纶纤维增强尼龙复合材料(KF／PA)的纵向剪切强度；同时，混杂效应对HY／PA的弯曲性能的影响最为显著，HY／PA的弯曲强度、弯曲模量均高于任一种单一纤维复合材料。