第1章 锂离子电池热失控的触发1．1电滥用1．1．1过充1．1．2强制放电1．1．3外部短路1．2机械滥用1．2．1针刺1．2．2碰撞或挤压1．3热滥用1．3．1整体加热1．3．2局部加热1．4内部短路1．5串扰第2章 锂离子电池的控温2．1主动控温技术2．1．1 气体控温技术2．1．2液体控温技术2．1．3基于热电元件的控温系统2．1．4基于制冷剂的控温系统2．2被动控温技术2．2．1热管控温技术2．2．2相变储能材料控温技术2．3主动与被动协同控温技术2．3．1热管与相变储能材料协同控温技术2．3．2液冷系统与相变储能材料协同控温技术2．3．3气冷系统与相变储能材料协同控温技术2．3．4多元主动与被动协同控温技术2．4其他控温技术 第3章 锂离子电池热失控的预警3．1温度信号预警3．1．1外部温度3．1．2内部温度3．2电信号预警3．2．1电压3．2．2电流3．2．3容量3．2．4阻抗3．3压力信号预警3．3．1内部压力3．3．2膨胀力3．4气体信号预警3．4．1排气声3．4．2气体释放3．5超声信号预警 第4章 锂离子电池火灾的防控4．1火灾的减缓机制4．2减缓火灾危害的设计策略4．2．1电芯的优化4．2．2电池模组的优化4．2．3电池组系统的优化4．3热蔓延的阻隔4．3．1物理阻隔4．3．2化学阻隔4．4灭火4．4．1液体灭火剂4．4．2固体灭火剂4．4．3液-固组合灭火剂4．4．4微封装灭火剂4．4．5不同类型灭火剂专利的比较分析4．5火灾实例分析4．5．1涉及电动汽车的火灾事故4．5．2储能电站火灾事故4．5．3展望与建议第5章 基于人工智能的电动飞机电池管理系统5．1人工智能的特点5．2人工智能的应用现状5．2．1神经网络5．2．2深度学习和长短期记忆5．2．3机器学习5．3电池管理系统在电推进系统中的作用5．3．1状态评估5．3．2故障诊断、预测和控制5．4关于人工智能应用的航空法规5．4．1航空安全法规现状5．4．2机器学习和学习许可的安全要求5．5人工智能在电动飞机电池管理系统中应用的挑战5．5．1真实飞行情况的复杂性5．5．2在线学习能力5．5．3准确度和失误率5．5．4响应时间5．5．5数据库5．5．6传感技术5．5．7航空法规的要求5．6发展趋势第6章 电动飞机的开发现状及发展趋势6．1电动飞机的机遇6．1．1民航市场的蓬勃发展6．1．2城市空中交通网的构建6．2电动飞机的挑战6．2．1安全性6．2．2经济成本6．2．3机载推进电池要求6．2．4现行法规的要求6．3电动飞机的使用案例6．4电动飞机的发展趋势6．4．1混合动力6．4．2电池结构设计6．4．3搭载高能量密度的电池6．4．4借鉴电动汽车的发展经验
展开
