摘要：准确的荷电状态(state of charge,SOC)估计对新能源汽车电池管理系统的安全运行具有重要意义,而可靠的参数辨识是SOC估计的关键。考虑锂电池多时间尺度效应,提出了自适应遗忘因子递推最小二乘法(adaptive forgetting factor recursive least squares,AFFRLS)与自适应扩展卡尔曼滤波(adaptive extended Kalman filtering,AEKF)联合的参数辨识算法。首先,根据多时间尺度效应将锂电池双极化模型(dual-polarization model,DP)划分为快动态与慢动态。其次,设计AFFRLS与AEKF联合的参数辨识算法,分别辨识快、慢动态参数。最后,结合参数辨识数据利用H无穷算法估计SOC。结果表明,所提算法在不同工况与温度下具备良好的精度与鲁棒性。模型最大端电压均方根误差仅为3.329 mV,SOC均方根误差低于1%。

摘要：Goniothalamin是由番荔枝科(annonaceae)家族中分离出的抗肿瘤活性天然产物分子,具有苯乙烯基及α,β-不饱和-δ-内酯两个关键片段。药物化学家近年来利用氟原子或者含氟基团对这两个关键药效基团进行了系统的结构修饰,试图利用氟独特的物理化学性质调控药效基团电子属性以获取具有更佳生理活性的化合物。本文主要从含氟基团引入的位点设计以及合成方法角度,总结了goniothalamin内酯含氟修饰物合成与生理活性研究进展,并进行了发展前景展望。