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军用车辆采用锂电池组作为动力源可有效解决排放问题,具有高机动性、隐蔽性、稳定性的特性,并能为未来的军用电磁火力平台配置创造条件。其中的电源管理系统关系到军用车辆的电源实施监测控制运行,系统工作效果决定了军用车辆使用的可靠性。通过对军用车辆动力锂电池组电源系统的优化设计,可使锂电池组电源管理控制系统的设计效率得到全面提升。在进行电源管理系统的初步设计过程中,通常需要采用多种不同的方式对其动力体系进行初步的评估。主要针对军用车辆动力锂电池组电源管理系统进行设计分析,并提出了相应的优化措施。 相似文献
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以简谐外磁场环境下的J-C模型为研究对象,从系统的哈密顿矩阵出发,通过计算模拟得出热力学纠缠度解析表达式。计算结果表明,对应于不同的外磁场强度,系统热力学纠缠度呈周期性余弦变化,但随环境温度升高快速衰减;在相同环境温度下,系统热力学纠缠度关于磁场强度左右不对称变化。 相似文献
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顺序输送是利用一条管道输送多种油品,因其可最大限度发挥管道输送潜能而被广泛应用。按照前后行液体不同可分为水顶油、油顶水和不同油品间顺序输送等,其中水顶油顺序输送主要用于管道撤收前的排空作业。对水顶油顺序输送油水混合过程进行了分析,建立了油水混合模型,利用CFD对其进行数值求解,并将仿真结果与前期理论分析进行了对比,两者吻合较好。所得结论可为机动管线水顶油排空作业提供科学指导。 相似文献
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Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system 下载免费PDF全文
We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015 相似文献
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