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　　近日，宁波大学袁金良教授团队提出了一种结合流体动力学和人工神经网络（ANN）的方法来优化船舶动力电池风冷电池热管理系统（BTMS）的热管理和气动声学性能。首先，团队开发了 BTMS 的热流耦合模型和声学模型，以研究系统结构参数（电池间距d和主通道倾斜角θ）的影响)和运行参数(系统入口速度v )对热管理性能指标(最高温度Tmax、最大温差ΔTmax )的影响)以及气动声学性能指标(总声压级◆★■，OSPL)。随后◆■◆，利用50层残差网络(ResNet-50)模型建立了系统结构参数、运行参数与性能指标之间的关系★■★■★，能够准确、快速地预测系统的热管理和气动声学性能■◆。此外，本研究将ResNet-50与接近理想解排序法(TOPSIS)相结合的评价方法，成功获得了最优的系统结构和运行参数■■★■。研究表明，保持其余参数不变，增大电池间距会导致最高温度和最大温差升高，同时系统整体声压级降低◆■。反之■◆■★，增加主通道倾角会导致最高温度和最大温差降低，但系统整体声压级升高◆★■。此外，增加入口速度会导致最高温度和最大温差升高，系统整体声压级升高。发现最佳情况是主通道倾角θ = 3°★★■◆■，电池间距d = 2 mm，入口速度v = 10 m/s 。与基准情况相比凯发k8体育注册网址■◆◆★◆，最佳情况显示最大温度降低 10.63 K◆■■，最大温差降低 9.41 K，总声压级降低 4■★◆■★◆.6 dB◆■。这些值的预测误差分别为 0.08%◆■★■、2.64% 和 1◆■■★★.36%。这项研究展示了一种基于流体动力学和 ANN 的 BTMS 设计和优化的有效且快速的方法。研究成果以★◆◆“Performance analyses on the air cooling battery thermal management based on artificial neural networks■■★◆■★”为题发表在《Applied Thermal Engineering》期刊。

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　　第八届国际碳材料大会暨产业展览会（Carbontech 2024）将于12月5-7日在上海新国际博览中心W1、W2馆盛大举行，本届展会预计展出面积40,000m2，汇集超800家全球碳材料产业链上下游厂家。同期举办主题论坛9场，闭门研讨会1场◆◆★◆◆，吸引来自金刚石、超精密加工◆◆、石墨烯、碳纳米材料、碳纤维及其复合材料、碳碳复合材料、新能源碳材料等领域超50,000国内外采购商莅临现场★■■■★◆，为全球买家打造一个专业、创新■◆★★◆、交流的全产业链合作盛宴★★◆★。

　　随着人们对全球变暖和空气污染的担忧日益加深★◆■■■◆，运输业的电气化和脱碳趋势日益明显。船舶占全球货物运输的80%，从柴油发动机到动力电池的转变是实现电气化和低碳化的关键一步。锂离子（Li-ion）动力电池由于能量密度高、循环寿命长、自放电率低等特点，成为主流选择。然而，单个动力电池的电压和能量相对较小，船舶动力系统通常需要数百甚至数千个串联和并联的单个电池组。此外◆★■，由于其电化学性质，动力锂离子电池在充电和放电过程中会产生大量热量，导致电池组内部温度高凯发k8体育注册网址，单个电池之间的温差大◆◆◆■★■。这些因素对锂离子电池的安全性和寿命有重大影响。研究表明★■，最高温度(船用磷酸铁锂（LiFePO 4 ）电池的最大工作温度（T max ）在 291.15 K 至 318.15 K 之间◆★★◆■，相应的最大温差（ΔT max）不超过 10 K [6]。通常通过优化电池组结构参数和系统运行参数来调节电池温度◆★◆。船用电池的热管理方法主要包括风冷★◆、液冷、相变材料和热管★◆◆◆★，旨在提高冷却效率。在这些方法中，风冷热管理技术是一种轻量且经济高效的电动船舶动力电池组热量管理方法★★。然而，它存在温度控制不佳和噪音过大等重大缺点。

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