简介:SunPower公司设计的高效率低成本硅太阳能电池A-300以独特的背面接触式设计为基础,采用最大化工作面积和背面交叉型的正负极连接方式。易于实现自动化生产。A-300电池经美国国家可再生能源实验室(NREL)测定。其效率达到21.5%。而现有电池的效率仅为14%-17%。125mm的单晶硅A-300电池可产生高于3W的电能。是光伏产业中每瓦成本效率较高的解决方案。A-300硅太阳电池在小于17平方米的面积上能提供3kW的功率,从而使SunPower的客户能设计出面积利用率较高的建筑方案。A-300太阳电池是屋顶系统、通信集成系统、建筑物和消费类产品的理想选择。由于采用背面接触式专利设计,A-300电池的正面不必再镀金属。增强了表面的均匀性。同时最大限度地产生电能。
简介:燃煤锅炉是复杂的多变量系统,其飞灰的含碳量形成机理复杂,不能用简单的数学公式估算。现场实炉测试这些数据具有工作量大,测试工况有限等缺点;燃煤锅炉运行参数及燃料特性等因素影响着飞灰的含碳量,其相互耦合,导致分析数据过程困难。神经网络建模将燃煤锅炉视为黑箱,应用该方法可以良好的描述其输入输出之间的黑箱特性,因此,人工神经网络应用广泛。利用燃煤锅炉试验数据,采用3层BP(backpropagation)神经网络构建了锅炉飞灰的含碳量排放特性模型。通过锅炉的实测数据验证,该BP神经网络对飞灰含碳量相对预测误差在0.19%~0.50%,预测效果良好。测试结果表明,建立的神经网络预测模型可以准确逼近验证样本数据,也能够较好的逼近非验证样本数据,具有良好的泛化能力。
简介:对应用于温度场分析的热网络方法及基于热网络法的软件SINDA/FLUINT进行了介绍。利用热网络法和流体网络法对某发动机舱进行热仿真与热分析。建立了飞行器发动机舱各部件与其内外流体之间的网络关系及仿真模型,并进行耦合求解,得到此发动机舱各部件不同位置的温度分布,并对优化方案进行了仿真。其结果为发动机舱热分析及布局设计提供了参考。