张杰
- 作品数：3 被引量：2H指数：1
- 供职机构：同济大学汽车学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程动力工程及工程热物理更多>>
- 基于逆向工程的涡轮三维模型的重构被引量：2
- 2008年
- 现代车用发动机普遍采用涡轮增压技术,而涡轮是涡轮增压器的关键部件,其结构和精度关系到发动机的动力性、经济性和排放性能。采用现代逆向工程技术,应用UGImageware软件对某增压器的涡轮进行了三维CAD模型构建。提出了涡轮反求的方法,着重研究了涡轮的点云处理、曲线生成、曲面重构,并对涡轮进行了装配。
- 张万平张杰肖国权熊可嘉
- 关键词：逆向工程涡轮
- 基于逆向工程的涡轮增压器涡轮级三维模型设计
- 2008年
- 根据现有某型号增压器涡轮级的实物,采用逆向工程技术构建了涡轮级的三维CAD模型。首先对涡轮构建三维模型,然后对涡壳及其通道进行模型构建,再在UG中完成涡轮级的装配。另外,还对备份的组件进行处理,即去除实体部分,同时保留了涡壳通道表面侧以及叶片外围侧的流体空间,为以后通过CFD深入研究涡轮级的特性作铺垫。
- 张万平张杰熊可嘉肖国权
- 关键词：逆向工程涡轮涡壳三维CAD模型
- 力学信号增强的动力电池荷电状态估计与特征重要性研究
- 2025年
- 力学信号作为电池管理系统多维状态感知体系的重要补充,为锂离子电池内部状态监测提供了新的观测维度。以荷电状态SOC(State of Charge)估计为验证对象,系统揭示了力学信号对基于深度学习方法的SOC估计性能增益机制。首先构建了涵盖不同老化程度、多温度、多工况的电池放电数据集,对比分析了长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)和卷积神经网络(Temporal Convolutional Network, TCN)模型在引入力学信号后的表现。结果显示,LSTM和TCN两种模型均方根误差分别降低了15.45%和45.88%,显著提升了估计精度,同时有效延缓了训练过程中验证损失的收敛停滞现象。其次,基于SHAP(SHapley Additive exPlanations)的特征重要性分析表明,力学信号增强了多维特征之间的协同作用。最后的鲁棒性测试进一步验证了力学信号对于模型抗干扰能力的提升作用。力学信号对SOC估计精度的显著提升,体现了其在电池管理中的应用潜力,为构建融合机械特性的新一代智能电池管理系统提供了关键支撑。
- 朱建功张杰许文韬戴海峰魏学哲
- 关键词：锂离子电池力学信号荷电状态估计
