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公开(公告)号：CN102517577B
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201210009023.X
申请日：2012-01-12
Applicant: 山推工程机械股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种活塞环涂层用复合材料，包括：7wt％～30wt％的Ni；5.5wt％～30wt％的Cr；2wt％～13wt％的Al；0.5wt％～2wt％的Si；5wt％～25wt％的Ti3SiC2；20wt％～60wt％的(Ti，Al，Si，C)N。本发明还提供了一种活塞环涂层及其制备方法。Si能够提高复合材料的抗拉强度、屈服强度和硬度，同时能够降低复合材料的摩擦系数；Ti3SiC2和(Ti，Al，Si，C)N均具有较低的摩擦系数、良好的自润滑性能和良好的抗高温性能，从而使得到的活塞环涂层具有良好的力学性能和耐磨减磨性能，从而满足发动机高效率、高载荷、高速度、高寿命以及节能环保的要求。
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公开(公告)号：CN117907872A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410091098.X
申请日：2024-01-22
Applicant: 同济大学 , 山推工程机械股份有限公司
IPC: G01R31/392 , G06N3/096 , G06N3/0442 , G06N3/006 , B60L58/12 , G01R31/385 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种电池寿命的预测方法、装置、电子设备和存储介质，涉及电池管理技术领域，该方法包括：确定初始训练模型；其中，初始训练模型为通过迁移学习确定的训练模型；获取车辆电池的目标电池参数；其中，目标电池参数包括电池电压、电池电流、电池温度和循环次数；根据电池电压、电池电流、电池温度、循环次数和初始训练模型确定初始电池寿命；根据初始电池寿命和电池寿命预测模型进行电池寿命的预测，确定目标电池寿命。本发明的技术方案，基于初始训练模型、迁移学习的数据驱动和电池寿命预测模型相融合，实现面对在缺少训练数据集的情况下也能锂电池的剩余使用寿命进行准确估计，提高寿命估计的准确性，提升用户使用体验感。
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公开(公告)号：CN102493510B
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201110435580.3
申请日：2011-12-22
Applicant: 山推工程机械股份有限公司
IPC: E02F3/84
Abstract: 本发明公开了一种混合动力推土机的驱动电机控制系统，包括用于检测推土机的横摆角速度的第一检测元件和控制元件，控制元件将横摆角速度与目标横摆角速度比较，得到横摆角速度误差，并根据横摆角速度误差和控制策略计算出两驱动电机各自的目标转速，从而分别调整两驱动电机以达到各自的目标转速。这样，能够直接进行电机速度控制，出现横摆角速度误差时，使一侧车轮增速，另一侧车轮减速，迅速产生纠偏横摆力矩，控制反应快，控制效果较好，能够实现两驱动电机的协调控制，更加符合推土机载荷剧烈变化的工况要求，提高了混合动力推土机的性能。本发明还提供一种包括上述驱动电机控制系统的混合动力推土机，以及基于该控制系统的控制方法。
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公开(公告)号：CN102517479B
公开(公告)日：2013-09-04
申请号：CN201210009149.7
申请日：2012-01-12
Applicant: 山推工程机械股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种轴瓦用复合材料，包括：0.5wt％～1.5wt％的Zn；1wt％～3wt％的Cu；0.1wt％～0.5wt％的Si；2wt％～5wt％的Sn；0.2wt％～0.7wt％的Ti3SiC2；0.2wt％～0.8wt％的(Ti，Al，Si，C)N；余量的Al。本发明还提供了一种轴瓦用复合材料的制备方法。本发明以含有少量Zn、Cu、Si、Sn等元素的Al合金为基体，在铝合金基体中弥散分布Ti3SiC2层状陶瓷粒子和(Ti，Al，Si，C)N超硬粒子得到复合材料，提高了铝合金的抗疲劳强度、耐热性、承载能力和耐磨减磨性，用作轴瓦具有良好的使用性能和较长的使用寿命。
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公开(公告)号：CN102583306A
公开(公告)日：2012-07-18
申请号：CN201210009036.7
申请日：2012-01-12
Applicant: 山推工程机械股份有限公司
IPC: C01B31/02
Abstract: 本发明提供了一种用于制备中间相炭微球的装置，包括：反应釜，所述反应釜包括反应区和位于所述反应区下方的锥形沉降区；设置在所述反应区上的第一物料出口；设置在所述锥形沉降区上的第二物料出口；设置在所述反应釜内的加热装置。本发明还提供了一种中间相炭微球的制备方法。本发明采用上述装置首先对中间相炭微球进行预先富集，无需采用大量极性溶剂对母液进行多次、反复抽提提取即可获得中间相炭微球，能够节省溶剂、降低能耗、降低制备成本。另外，本发明提供的装置结构简单、设计合理、操作简便，用于制备中间相炭微球时能够提高生产效率。实验表明，采用本发明提供的装置及方法制备中间相炭微球能够节省50％的溶剂。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102517577A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201210009023.X
申请日：2012-01-12
Applicant: 山推工程机械股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种活塞环涂层用复合材料，包括：7wt％～30wt％的Ni；5.5wt％～30wt％的Cr；2wt％～13wt％的Al；0.5wt％～2wt％的Si；5wt％～25wt％的Ti3SiC2；20wt％～60wt％的(Ti，Al，Si，C)N。本发明还提供了一种活塞环涂层及其制备方法。Si能够提高复合材料的抗拉强度、屈服强度和硬度，同时能够降低复合材料的摩擦系数；Ti3SiC2和(Ti，Al，Si，C)N均具有较低的摩擦系数、良好的自润滑性能和良好的抗高温性能，从而使得到的活塞环涂层具有良好的力学性能和耐磨减磨性能，从而满足发动机高效率、高载荷、高速度、高寿命以及节能环保的要求。
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公开(公告)号：CN102529955B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201210040947.6
申请日：2012-02-22
Applicant: 山推工程机械股份有限公司
CPC classification number: Y02T10/6286
Abstract: 本申请公开了一种混合动力工程机械动力控制系统、控制器及控制方法，通过采集整流器的母线电压、储电单元的电压以及发动机的转速信息，合理控制储电单元的储能及放电过程，以及发动机工作状态，既能防止储电单元过充电和过放电，又能避免发动机频繁改变喷油量，从而实现了工程机械的节能减排效果。而且，动力系统控制器能够控制储电单元的充放电过程，优化了整个混合动力工程机械的动力系统。
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公开(公告)号：CN102493510A
公开(公告)日：2012-06-13
申请号：CN201110435580.3
申请日：2011-12-22
Applicant: 山推工程机械股份有限公司
IPC: E02F3/84
Abstract: 本发明公开了一种混合动力推土机的驱动电机控制系统，包括用于检测推土机的横摆角速度的第一检测元件和控制元件，控制元件将横摆角速度与目标横摆角速度比较，得到横摆角速度误差，并根据横摆角速度误差和控制策略计算出两驱动电机各自的目标转速，从而分别调整两驱动电机以达到各自的目标转速。这样，能够直接进行电机速度控制，出现横摆角速度误差时，使一侧车轮增速，另一侧车轮减速，迅速产生纠偏横摆力矩，控制反应快，控制效果较好，能够实现两驱动电机的协调控制，更加符合推土机载荷剧烈变化的工况要求，提高了混合动力推土机的性能。本发明还提供一种包括上述驱动电机控制系统的混合动力推土机，以及基于该控制系统的控制方法。
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公开(公告)号：CN102529955A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210040947.6
申请日：2012-02-22
Applicant: 山推工程机械股份有限公司
CPC classification number: Y02T10/6286
Abstract: 本申请公开了一种混合动力工程机械动力控制系统、控制器及控制方法，通过采集整流器的母线电压、储电单元的电压以及发动机的转速信息，合理控制储电单元的储能及放电过程，以及发动机工作状态，既能防止储电单元过充电和过放电，又能避免发动机频繁改变喷油量，从而实现了工程机械的节能减排效果。而且，动力系统控制器能够控制储电单元的充放电过程，优化了整个混合动力工程机械的动力系统。
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公开(公告)号：CN118152806A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410289889.3
申请日：2024-03-14
Applicant: 同济大学 , 山推工程机械股份有限公司 , 长安大学
IPC: G06F18/214 , G01R31/367 , G01R31/392 , G06F18/2415 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了模型训练方法、电池健康状态的估计方法、设备及介质。涉及电池管理技术领域，该方法包括：获取初始模型，初始模型是基于贝叶斯优化算法对极限学习机ELM模型进行寻优后得到的模型；利用源域数据集对初始模型进行训练，得到中间模型，源域数据集包括多个开源的动力电池工作数据；获取目标域数据集，并根据目标域数据集和源域数据集，确定迁移学习数据集，目标域数据集包括目标动力电池的历史工作数据；利用迁移学习数据集对中间模型进行训练，得到目标模型，目标模型用于估计目标动力电池的电池健康状态SOH。本方案能够基于开源的动力电池工作数据和目标动力电池的历史工作数据训练针对目标动力电池的模型，从而提升对其SOH的估计精度。
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