深潜救生艇用电池应用现状与发展趋势
引用格式 何巍巍, 张伟, 谢飞, 等. 深潜救生艇用电池应用现状与发展趋势 [J]. 水下无人系统学报,（优先出版：http://sxwrxtxb.xml-journal.net/cn/article/doi/10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0052） 摘要 潜艇具有极强的作战能力和威慑力量,在战争中具有不可替代的作用,受到了各国的高度重视。但潜艇的作战特点也决定了其一旦发生事故,救援难度会非常大。在各型援潜救生装备中，深潜救生艇(DSRV)具有操作灵活、救援人数多等优点，是一种非常高效的援潜救生技术，因此，各国海军研制了多型DSEV用于潜艇的失事救援。DSRV在水下主要依靠电池提供能源，电池的性能也在一定程度上决定了DSRV的性能。本文主要对全球各型DSRV用电池的应用情况进行了概述，对当前DSRV电池技术的应用现状、关键技术、研究基础等进行了分析，并对DSRV用电池技术的未来发展趋势进行了展望，以期为今后DSRV用电池的研制提供借鉴。 点击阅读原文 深潜救生艇用电池应用现状与发展趋势.pdf 2 鱼雷DC/DC电源模块质量比测模型及方法研究 引用格式 郭如鹏, 宋婉潇, 朱天鹏, 等. 鱼雷DC/DC电源模块质量比测模型及方法研究[J]. 水下无人系统学报, 2023, 31(6): 1-9. GUO Rupeng, SONG Wanxiao, ZHU Tianpeng, ZHU Junqi, YANG Bing. Study on Quality Comparison Model and Method of DC/DC Power Module Used in Torpedo[J]. Journal of Unmanned Undersea Systems. 摘要 为了能够有效识别和甄选出可供鱼雷使用的性能优良、质量可靠的DC/DC电源模块, 提出了一种鱼雷DC/DC电源模块质量比测模型, 该模型的建立以DC/DC电源模块工作原理和失效模式以及鱼雷使用中出现的故障为切入点, 从性能与功能、结构与形成、设计开发过程、质量保证能力等多个维度总结和分析了对鱼雷DC/DC电源模块质量有相对重要影响的关注点, 进而提炼出相关要素构建了鱼雷DC/DC电源模块质量比测通用模型。在此基础上重点对性能与功能、结构与形成等方面的比测方法进行了研究, 同时, 根据比测模型和鱼雷产品应用场景, 对比测结果的判定提出依据和方法。质量比测模型、比测方法及相关判据的研究, 为鱼雷产品选用DC/DC电源模块提供了系统解决方案, 同时也为鱼雷电路可靠性分析和保障提供了理论支撑。 点击阅读原文 鱼雷DC_DC电源模块质量比测模型及方法研究.pdf 3 Al-水电池研究进展及展望 引用格式 唐云晴, 陈兴元, 徐铮, 等. Al-水电池研究进展及展望[J].水下无人系统学报, 2023, 31(5): 812-819. 摘要 随着海洋活动的增多和无人水下航行器(UUV)的不断发展，对水下动力电源的需求日益增加。Al具有高比容、高电化学活性以及低成本等优点，是一种极具发展前景的阳极材料。以Al合金为阳极、析氢材料为阴极、海水为电解液的Al-水电池的比能量和比功率分别可达400 Wh/kg和35 W/L，被广泛应用于航天、汽车及军事等不同领域。文中阐述了Al-水电池的工作原理;归纳了近期Al合金阳极、析氢阴极以及电解液材料的研究进展;概括了Al-水电池样机的发展历程及现阶段存在的问题;列举了Al-水电池在UUV、水下能源站及水下预置武器系统等方面的应用;最后，分析了Al-水电池的优缺点以及未来的发展方向，以期对未来应用于UUV、海上浮标及水下工作站等水下装备的Al-水电池的研究发展提供参考。 点击阅读原文 Al-水电池研究进展及展望.pdf 4 基于新陈代谢 GM(1,1)-神经网络的 锂离子电池贮存寿命研究 引用格式 李炬晨, 胡欲立, 郝泽花, 等. 基于新陈代谢 GM(1, 1)-神经网络的锂离子电池贮存寿命研究 [J]. 水下无人系统学报, 2022, 30(2): 231-236. 摘要 现役鱼雷大多时间处于贮存状态，而锂离子电池是其主要的动力能源，所以针对锂离子电池的贮存寿命研究尤为重要。文中以18650型钴酸锂电池为研究对象，通过开展加速寿命试验，获得在不同应力条件下电池容量和内阻随时间的变化曲线，并确定有利于缓解电池寿命衰减的贮存条件为:温度25℃、电池荷电状态30%；综合灰色预测方法及BP神经网络的优点，采用新陈代谢灰色模型GM(1,1)-神经网络方法对锂离子电池的容量进行预测，经验证该组合预测模型比灰色预测模型和新陈代谢GM(1,1)预测模型精度更高且更适用于电池寿命预测，从而获取锂离子电池在不同应力条件下的贮存寿命，进一步验证了有利于缓解电池寿命的贮存条件。 点击阅读原文 基于新陈代谢GM(1,+1)-神经网络的锂离子电池贮存寿命研究.pdf 5 AUV 圆柱电池舱锂离子电池组 模块化设计 引用格式 宋德勇, 何巍巍, 李邦鹏, 等. AUV 圆柱电池舱锂离子电池组模块化设计 [J]. 水下无人系统学报, 2022, 30(5): 644-649. 摘要 电池组容量和可靠性直接影响着自主水下航行器(AUV)的航程、安全和总体性能。文中针对某AUV能源系统的技术指标，基于模块化和双冗余设计思想，选择21700锂离子电池作为单体电芯进行电池组设计，单模块充分利用圆柱电池舱内部空间提高电池组容量，多模块串并联的结构方便定位故障和进行维护，2个电池组并联的方式使其具有更高的可靠性。试验结果显示其系统能量密度可达200 Wh/kg，表明进行模块化设计的电池组具有较高的能量密度和可靠性，提高了电池组的可维性。 点击阅读原文 AUV+圆柱电池舱锂离子电池组模块化设计.pdf 6 基于金属燃料的 SOFC/氦氙布雷顿 双闭式循环联合动力系统优化设计 引用格式 王佳宾, 徐虎, 董平, 等. 基于金属燃料的SOFC/氦氙布雷顿双闭式循环联合动力系统优化设计[J]. 水下无人系统学报, 2021, 29(6): 659-666. 摘要 为提高无空气推进闭式动力装置的热效率和续航能力，建立了一种基于金属铝水反应的固体氧化物燃料电池(SOFC)/氦氙布雷顿双闭式循环联合动力系统。首先建立了该系统的数学模型，将系统输出功率设计为100 kW，对系统主要参数进行了敏感性分析，分析结果表明：影响系统工况性能的主要参数包括SOFC的工作温度、工作压力和布雷顿循环压气机压比；在固定系统输出量级的情况下，提高SOFC的工作温度与压力增加了其工作效率和功率分担比，对SOFC的增益影响大于对布雷顿循环的增益；压气机压比的变化影响了布雷顿循环的功率分担比，对SOFC效率也呈现先升高后下降的影响趋势，总体看来，压气机压比对布雷顿循环功率分担比的提高存在一个峰值。采用遗传算法对该系统的工作参数进行优化设计，优化设计后，系统总效率较原型设计提高了2.53%，㶲效率较原型设计提高了2.55%，有效提升了系统的热效率。 点击阅读原文 基于金属燃料的SOFC_氦氙布雷顿双闭式循环联合动力系统优化设计.pdf 7 小型 UUV 电池组热仿真与试验 引用格式 盛兆华, 刘亚兵, 杨军. 小型 UUV 电池组热仿真与试验[J]. 水下无人系统学报, 2021, 29(6): 725-732. 摘要 小型无人水下航行器(UUV)电池组一般使用18650锂离子电池成组，其产热特性直接影响使用性能与热安全。为了更好地指导电池组的散热设计和安全策略制定，深入研究其产热特性十分重要。文中搭建了圆柱形锂离子电池单体等效电路-热耦合模型，辨识了18650电池单体等效电路参数和热参数。针对小型UUV电池组进行了热仿真和试验研究，结果显示仿真和试验结果吻合度较高，证明了等效电路-热耦合模型的有效性，可为UUV电池组热管理提供技术参考。 点击阅读原文 小型UUV电池组热仿真与试验.pdf 8 电动力水下航行器电池组温度场仿真 引用格式 杨威, 胡欲立, 刘鸿瑨. 电动力水下航行器电池组温度场仿真[J]. 水下无人系统学报, 2020, 28(4): 446-451. 摘要 电动力水下航行器航行中，电池组存在因散热不利而导致升温迅速，电池性能下降甚至发生爆炸等热安全问题。文中基于电化学-热耦合模型对水下航行器在多航速下的电池温度场进行热分析研究，应用有限元分析软件建立了18650型三元锂离子电池的电化学-热耦合模型，通过实验验证了模型的精确性，并对某型50 kg级水下航行器电池组的温度场进行仿真计算，获取电池组在不同工况下的温度分布。结果表明，该电池模型能精确预测电池在放电过程中的温度变化；水下航行器电池组在工作时温度随航速增大而升高；并确定了在3种工况下的温度变化范围及最高温度位置。文中研究可为水下航行器电池组的热分析提供参考。
He Weiwei, Zhang Wei, Xie Fei, et al.Application Status and Development Trend of Battery for Deep Submergence Rescue Vehicles[J/OL].Journal of Unmanned Undersea Systems,（http://sxwrxtxb.xml-journal.net/cn/article/doi/10.11993/j.issn.2096-3920.2023-0052）
Tang Yunqing, Chen Xingyuan, Xu Zheng, et.al.Research Progress and Prospects of Aluminum-Water Batteries[J].Journal of Unmanned Undersea Systems,2023, 31(5): 812-819.
Li Juchen, Hu Yuli, Hao Zehua, et al.Investigation of the Storage Life of Lithium-ion Battery Based on the Metabolism GM(1, 1)-Neural Network[J].Journal of Unmanned Undersea Systems,2022, 30(2): 231-236.
Song Deyong, He Weiwei, LiI Bang-peng, et al.Modular Design of Lithium-ion Battery Packs for Cylindrical Battery Cabins of AUV[J].Journal of Unmanned Undersea Systems, 2022, 30(5): 644-649.
Wang Jiabin, Xu Hu, Dong Ping, et al.Optimization for Design of SOFC and Helium Xenon Brayton DoubleClosed Cycle Combined Power System Based on Metal Fuel[J].Journal of Unmanned Undersea Systems, 2021, 29(6): 659-666.
Sheng Zhaohua, Liu Yabing, Yang Jun.Thermal Simulation and Experiment of Small UUV Battery Pack[J].Journal of Unmanned Undersea Systems, 2021, 29(6): 725-732.
Yang Wei, Hu Yuli, Liu Hongjin.Temperature Field Simulation of Electric Power Undersea Vehicle’s Battery Pack[J].Journal of Unmanned Undersea Systems, 2020, 28(4): 446-451.
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能量密度：125-160Wh/kg
充放电能力：5-10C（20-80%DOD）
温度范围：-40℃—65℃
自耗电：≤3%/月
过充电、过放电、针刺、 挤压、短路、
撞击、高温、枪击时电池不燃烧、爆炸。
动力电池循环寿命不低于2000次，
80%容量保持率；
电池管理系统可靠、稳定、适应性 强，
符合国军标要求。
