21、热电池:原理、性能与发展

热电池:原理、性能与发展

1 热电池概述

热电池是一种采用无机盐电解质的一次储备电池。在常温下,这些电解质是相对不导电的固体。热电池中集成了烟火材料,其作用是提供足够的热能使电解质熔化。熔化后的电解质具有高导电性,此时电池就能输出大电流。

热电池的激活寿命受多种因素影响,主要包括活性电池堆材料(阳极和阴极)的成分与质量,以及电池的其他构造细节,如整体形状、隔热材料的类型和用量等。根据具体应用需求设计的热电池,激活后供电时间从几秒到超过一小时不等。

热电池通常通过外部能源向内置的启动器发送能量脉冲来启动。启动器一般有电动火柴、电爆炸装置(雷管)或击发底火等。从启动脉冲施加到电池能在特定电压下维持电流的时间间隔,即上升时间,会因电池大小、设计和化学体系的不同而有所变化。大型电池的上升时间达几百毫秒并不罕见,而小型电池可在10 - 20毫秒内可靠地达到工作状态。

未激活的热电池保质期通常为10 - 25年,具体取决于设计。但一旦激活并放电,就无法重复使用或充电。目前,延长热电池激活寿命的研究拓宽了其在军事、工业和民用系统中的适用性和应用潜力。

热电池于20世纪40年代在德国首次开发,最初主要用于武器。自1947年以来,已生产出包含多个电池单元和集成烟火材料的电池。由于其高可靠性和长保质期,热电池非常适合军事弹药用途,广泛应用于导弹、炸弹、地雷、诱饵、干扰器、鱼雷、太空探索系统、应急逃生系统等。

1.1 热电池的优缺点

热电池具有诸多优点:
1. 超长保质期(可达25年),在“就绪”状态下性能不下降。
2. 近乎“即时”激活,快速启动设计可在百分之一秒内提供有用电力。
3.

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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