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| 內容簡介： |
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本书主要围绕储热技术及其热管理应用这一主题，详细介绍储热技术和热管理的概念、机理、需求和挑战，并基于此引入储热技术的热管理应用，全面阐述储热技术在热管理场景(包括电池、电子器件、建筑、人体控温、空调、冷链运输等）中的研究现状、机理和发展趋势，并结合人工智能等新兴手段进一步拓展储热技术的热管理应用的发展方向。本书主要包括绪论、面向热管理的储热技术、储热技术在电池热管理中的应用、储热技术在电子器件热管理中的应用、储热技术在热舒适性调控中的应用、储冷技术在运输冷藏中的应用、基于人工智能辅助的热管理系统设计等7章，覆盖多种热管理场景，深入挖掘储热技术在各类场景中的科学技术和市场潜力，为学生和相关从业人员提供丰富的基础知识和深入独到的见解。本书可作为储能科学与工程、能源与动力工程等相关专业本科生和研究生的教材或参考书，也可供电力、汽车、建筑、化工、材料等领域从事储热及热管理技术相关的研究人员和工程技术人员阅读和参考。
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| 目錄：
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第1章 绪论001
1.1“双碳”目标与节能001
1.2热管理技术的发展003
1.2.1电池热管理004
1.2.2电子器件热管理006
1.2.3建筑热管理007
1.2.4人体热管理008
1.2.5运输冷藏热管理008
1.3储热技术在热管理中的应用009
思考与讨论016
参考文献016
第2章 面向热管理的储热技术018
2.1概述018
2.2储热技术简介018
2.2.1储热技术分类018
2.2.2储热材料及其热特性021
2.3热管理用储热材料041
2.3.1热管理用储热材料性能特征041
2.3.2热管理用储热材料制备表征047
2.3.3热管理用储热材料发展趋势051
2.4本章小结054
思考与讨论054
参考文献055
第3章 储热技术在电池热管理中的应用060
3.1概述060
3.2电池产热特性及其理论模型061
3.2.1锂离子电池性能参数061
3.2.2锂离子电池产热特性063
3.2.3锂离子电池产热模型067
3.3电池热管理技术及其性能评价指标070
3.3.1电池热管理技术分类及其特点070
3.3.2电池热管理系统性能评价指标071
3.4基于储热技术的电池热管理系统072
3.4.1固液相变材料在电池热管理中的应用073
3.4.2耦合系统在电池热管理系统中的应用096
3.4.3电池热管理系统仿真设计流程105
3.5本章小结108
思考与讨论109
参考文献109
第4章 储热技术在电子器件热管理中的应用112
4.1概述112
4.2电子器件产热特性及散热技术113
4.2.1电子器件产热机理113
4.2.2电子器件散热技术115
4.3储热技术在电子器件热管理中的应用116
4.3.1潜热型功能流体热沉在电子器件热管理中的应用116
4.3.2相变热沉在电子器件热管理中的应用120
4.3.3相变材料耦合散热系统在电子器件热管理中的应用123
4.4本章小结128
思考与讨论128
参考文献128
第5章 储热技术在热舒适性调控中的应用131
5.1概述131
5.2储热技术在建筑热调控中的应用132
5.2.1建筑热管理现状与发展132
5.2.2建筑物结构及热需求134
5.2.3建筑物热管理系统143
5.3储热技术在人体热管理中的应用158
5.3.1人体产热机理159
5.3.2皮肤热管理160
5.3.3热管理织物166
5.4本章小结171
思考与讨论172
参考文献173
第6章 储冷技术在运输冷藏中的应用177
6.1概述177
6.2储冷技术原理及特点177
6.2.1储冷技术基本原理177
6.2.2储冷技术主要类型与特点179
6.3储冷技术在冷链运输中的应用180
6.3.1冷链运输概念180
6.3.2冷链运输各环节及其技术需求180
6.3.3应用储冷技术的冷链运输182
6.4储冷技术在食品保鲜中的应用187
6.4.1食品保鲜概念187
6.4.2食品保鲜方法187
6.4.3应用储冷技术的食品保鲜189
6.5本章小结192
思考与讨论192
参考文献193
第7章 基于人工智能辅助的热管理系统设计198
7.1概述198
7.2人工智能预测方法及其在热管理系统中的应用198
7.2.1人工智能预测方法简介200
7.2.2人工智能预测方法在储热材料特性预测中的应用210
7.2.3人工智能预测方法在热管理系统中的应用213
7.3人工智能优化方法及其在热管理系统设计中的应用216
7.3.1人工智能优化方法简介217
7.3.2人工智能优化方法在热管理系统中的应用228
7.4本章小结233
思考与讨论233
参考文献234
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| 內容試閱：
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随着全球气候变化的严峻挑战和可持续发展的迫切需求，储热技术及其在热管理领域的应用变得愈发重要。本书不仅全面系统地介绍了储热技术的原理和方法，还深入探讨了其在电池、电子器件、建筑、人体、冷链运输等多个领域的应用。这些应用是实现社会经济发展和“双碳”目标的关键环节。电池和电子设备的热管理对于提高能效、延长设备使用寿命、增加设备安全性至关重要；建筑和人体热管理则直接关系到能源的合理利用和碳排放的减少；冷链运输可以保障食品、药品等处于理想的低温状态，从而实现安全输运。此外，书中特别强调了人工智能在热管理系统设计中的应用，这为行业的数字化转型提供了新的思路。人工智能技术的应用，使得热管理系统能够实现更加精准的控制和自动优化，进一步提升能源利用效率。这一点对于推动相关行业的绿色低碳发展具有深远意义，有助于实现节能减排和环境保护的双重目标。
本书共分7章。第1章主要介绍能源发展形势、储热技术分类和基本特点，并对热管理的发展需求以及储热技术在热管理中的应用概况进行介绍。第2章主要介绍不同类型的储热技术的工作原理以及储热材料的分类与特点，并对各类型储热材料进行介绍。第3章主要介绍储热技术在电池热管理领域的应用，包括电池热管理的背景及重要性，电池热管理技术分类及特点以及高导热性、定形、柔性及阻燃相变材料及其耦合水冷、液冷、热管七种储热技术的电池热管理特性。第4章主要介绍储热技术在电子器件热管理领域的应用，包括电子器件热管理的背景及重要性，电子器件产热特性等。第5章主要介绍储热技术在建筑与人体热舒适性调控中的应用，重点介绍建筑热调控的方法及影响因素；在人体热管理方面，主要包括人体加热与热敷，人体制冷与冷敷、制热织物、制冷织物，人体产热模型等。第6章主要介绍储能材料在冷链运输和食品保鲜方面的应用，具体包括储冷材料与性质、运输冷藏的重要环节、储冷技术在运输冷藏中的应用案例等。第7章主要介绍基于人工智能辅助的储热式热管理系统设计，主要包括多层感知机、自适应模糊神经网络、卷积神经网络、非线性自回归外生网络、循环神经网络、混合深度学习等方法的原理及人工智能方法在储热材料特性预测和储热式热管理系统中的应用等。
本书主要基于团队多年来的研究成果，同时也注重归纳总结和引用国内外同行的先进成果，在此表示真诚的感谢。具体编写中，饶中浩负责总体框架与内容梳理以及全书统稿，并参与各章编写与审校。参加本书编写工作的还有：刘臣臻(第1章部分)、刘新健(第2章部分、第5章部分)、聂昌达(第3章部分、第4章部分)、李宏阳(第5章部分、第6章部分)、李孟涵(第7章部分)。编委陶军普(中材节能股份有限公司)、孙海亮[中汽研汽车检验中心(天津)有限公司]、张占辉(天津市滨海新区环境创新研究院)、张光通(河北工业大学)、王志洁(国家电投河北公司)、李根岩(国家电投集团山西可再生能源有限公司)、杨颋[东方绿色能源(河北)有限公司内蒙古分公司]、周寿斌(江苏华富储能新技术股份有限公司)、王科锋(郑州正方科技有限公司)、严军华(上海上乘新能源科技有限公司)、张荣达(国家电投河北公司)、焦波(国家电投河北公司)、于亦龙(中建宏达建筑有限公司)、孙涛(上海市安装工程集团有限公司)、白帆(上海市安装工程集团有限公司)为本书提供了宝贵素材。此外，研究生安振华、齐凯、任珂、李保环、李超然、陈晨、黄坤、杨鹏、张振国、王谦……参与了部分文字校核、图表制作等工作。在此，一并表示感谢。
本书的完成得到了国家重点研发计划“高端功能与智能材料”重点专项课题(2022YFB3806503)，国家自然科学基金面上项目(52176092)，河北省杰出青年基金(E2024202056)以及天津市杰出青年基金(22JCJQJC00010)的资助。在此一并致以诚挚的感谢!
限于编著者水平，本书难免存在不足之处，恳请读者批评指正。
饶中浩
2025年3月
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