一种应用于博物馆的电致变色橱窗

    公开(公告)号:CN111781782B

    公开(公告)日:2024-07-02

    申请号:CN202010643259.3

    申请日:2020-07-06

    Abstract: 一种应用于博物馆的电致变色橱窗,属于变色橱窗技术领域。将聚苯胺及三氧化钨结合制备电致变色薄膜,过滤闪光灯有害近红外光,起到保护文物且满足游客拍照需求,通过自由延长或缩短通电时间,也可调控变色深浅,控制可见光的透过率,改变橱窗温度。采用无机和有机材料相结合的方法制备电致变色薄膜,致使电致变色玻璃器件的颜色调控范围更加广泛,美观,由于工作电压低,功率小,可循环使用,也可以到达绿色节能的效果。

    一种具有高锂离子电导率的电池隔膜的制备方法

    公开(公告)号:CN116315421A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310250941.X

    申请日:2023-03-15

    Abstract: 一种具有高锂离子电导率的电池隔膜的制备方法,属于锂电池技术领域。以电负性聚合物为原材料,掺杂碳质填料,采用非溶剂诱导相分离法制备大面积隔膜。首先将一定的电负性聚合物溶解于溶剂,搅拌直至得到均匀的前驱液浆料;将微量的碳质填料溶于溶剂中,经过超声,搅拌后获得极低浓度均匀分散的碳质溶液;取少量碳质溶液加入前驱体浆料中获得混合溶液,最后利用非溶剂诱导相分离法即可制得大面积隔膜。通过电负性聚合物中固有的负电基团可固定阴离子促进Li+的传输,加入的碳质填料有利于增加隔膜孔隙率从而提升离子电导率,最终提高了隔膜的锂离子电导率,调控离子的传输,有望实现安全可靠的快速充电。

    一种基于BP神经网络算法预测电池现有状态健康度的方法

    公开(公告)号:CN116106753A

    公开(公告)日:2023-05-12

    申请号:CN202310272052.3

    申请日:2023-03-16

    Abstract: 一种基于BP神经网络算法预测电池现有状态健康度的方法,属于电池预测领域。包括以下步骤:健康电池的检测、对数据的处理和定义、实际待测电池的随机测试及数据处理、BP神经网络模型的建立及预测、实际电池的健康度计算,本发明在建立完整的电池测试数据的基础上,构建不同倍率的完整的电池充/放电数据,在结合BP神经网络算法后能够针对不同状态属性的电池构建专属的神经网络数据集,并应用与实际电池各项属性预测中,准确率高,实用性强。

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