摘要：本文对一种轴向-径向协同散热电池模组的热性能进行了研究。电池模组内110颗圆柱电池正交排列,电池底部通过电绝缘板与液冷板相连,中上部通过热扩散板以及排布在电池周围的导热柱与液冷板相接,从而形成了独特的轴向、径向协同散热结构。对当前结构建立热模型,在单体电池3C放电、冷却流量10 L/min时,电池模组最高温度与温差分别为43.68℃、5.68℃。与单纯底部液冷模型相比,电池模组的最高温度降低了约48.68%,而温差增加了约11.37%。为获得更高的电池模组温度一致性,对液冷流量、导热柱直径、导热柱高度以及热扩散板厚度进行了数值仿真分析,并通过期望函数获取了优化参数配置。在较低的液冷流量下,可使得电池模组的热性能满足热设计要求。与实验结果进行了对比,验证了仿真模型的准确性。

摘要：液冷具有良好的散热性能,对于保证锂离子电池模组在适宜的温度下正常工作具有重要意义。这里提出了一种新型的复合液冷的热扩散结构,冷板位于电池的下方,并通过导热柱和热扩散板与电池的侧面连接,这样既可以避免漏液造成电池短路的风险,又可实现电池底部和侧面协同散热。通过正交试验设计和数值模拟相结合的方式,对液冷结构参数进行热性能优化。由极差分析和方差分析可知,导热柱半径对电池模组的热性能影响最大,其次是导热柱高度和散热板厚度,而电池间距的影响最小。当导热柱半径为3mm,热扩散板厚度为2mm,导热柱高度为45mm,电池间距为4mm时,可以获得最佳的冷却性能,该优化方案即使在低流速下(0.01m/s),也能将电池模组的最高温度和温差分别控制在50℃和4.7℃以下。

摘要：在移动群智感知中,现有的任务分配方法大多关注平台的整体感知质量,未充分考虑任务对工人、预算等资源的竞争,无法有效保障大规模任务分配场景下每个任务的感知质量,从而导致平台资源利用率降低。针对该问题,提出一种面向单任务质量保障的任务分配方法。为高效利用平台预算,考虑任务的难度和位置以及工人的设备能耗和理性因素,设计平台的激励成本。为保障每个任务的感知质量,考虑任务间的资源竞争情况并设计2种衡量指标,分别是从任务的角度根据差异化感知质量需求设计任务覆盖效率,以及从工人的角度基于最大熵原理设计工人利用效率,将这2种衡量指标相结合作为平台的系统效用,在平台资源有限的情况下以平台系统效用最大化为优化目标,提出一种融合交叉和变异操作的天牛群(BSO)算法。实验结果表明,与PSO、GA等基线方法相比,BSO算法的系统效用最大值平均提升13.51%,寻优速度平均提高40.61%,利用该算法获取的具有最大系统效用的任务分配方案可以有效保障每个任务的感知质量。