21、激光微焊接与金属 - 聚合物直接连接技术研究

激光微焊接与金属 - 聚合物直接连接技术研究

在现代制造业中,锂离子电池的高效焊接以及金属与聚合物的可靠连接是两个重要的研究方向。下面将分别介绍激光微焊接锂离子电池和金属 - 聚合物直接连接的相关研究内容。

激光微焊接锂离子电池
  1. 焊接参数与性能分析
    • 研究目标是实现 18650 锂离子电池的液密焊接,以在储能装置中形成高容量单元。对必要的焊接参数和焊缝性能进行了理论研究,并从连接宽度、焊接深度、电阻和密封性等方面进行了检验。
    • 采用空间功率调制的焊接方法来达到合适的焊接深度、连接宽度和密封性。对于功率 (P = 240W)、焊接速度 (v_S = 80mm/s)、单位能量 (E_S = 3J/mm) 和振荡幅度 (A = 0.4mm) 的参数组合,计算得到的功率损耗为 14.4W,相对于电池组的总容量来说是可以接受的。
    • 金相分析和工艺稳定性分析表明,单位能量为 3J/mm 时焊接过程稳定,而 3.2J/mm 的参数组合则没有工艺能力。由于单位能量 (E_S = 3J/mm) 和振荡幅度 (A = 0.6mm) 的参数组合在焊接深度方面能力最低,因此仅对 (A = 0.4mm) 和 (A = 0.5mm) 且 (E_S = 3J/mm) 的参数组合进行了进一步分析。
  2. 焊缝密封性分析
    • 通过气泡测试来分析焊缝的密封性。将单个电池罐焊接并夹在铝制外壳中,从内部施加 1bar 的压缩空气压力,然后将整个测试装置浸入水中。
    • 结果显
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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