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李军求

  • 职称:副教授
  • 研究方向:从事电动车辆能量管理和整车综合控制等方面研究
  • 所属院系:机械与车辆学院  
  • 成果数量:64条,属于本单位的个人成果64条

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发明人: 李军求,高琢,刘增成

申请人: 北京理工大学

申请号: 202211680973.5

申请日期: 2022.12.27

摘要: 本发明提供了一种基于移相全桥同步整流的车载电池充电加热系统,能够充分利用车载充电机中的现成电力电子元件,在其基础上仅通过增设一个功率开关管和两个继电器开关,即实现了对动力电池充电和加热功能,系统的组成结构简单兼具成本低、占用车上空间小等诸多优点。所述系统在加热时采用电池交流内部产热的原理,有利于电流 ...

发明人: 李军求,刘子鸣,柴志雄,薛撬

申请人: 北京理工大学

申请号: 202211459888.6

申请日期: 2022.11.17

摘要: 本发明提供了一种锂离子电池安全状态评估及安全故障分级方法,利用锂离子电池单体的滥用试验,建立起了不同滥用故障下电池安全状态与相应参数的表征模型关系,并设定相应的安全状态阈值,从而可以利用锂离子电池工作时的各表征参数,快速定量地分析出实时的安全状态和故障等级。该方法流程简单且具有极高的实时性,适用于对 ...

发明人: 李军求,高琢,刘增成,陈建文,谭平

申请人: 北京理工大学

申请号: 202211481358.1

申请日期: 2022.11.24

摘要: 本发明提供了一种适用于极寒环境快速冷起动的电池加热系统,通过灵活可变的结构有效地适用于车载电源、移动电源、固定电源场景,尤其是作为车载电源使用时,创新性地借助车上起动发电机的线圈绕组和驱动元件作为本系统的组成部分,而不需要添加额外的元器件,从而使系统的体积与成本均大大降低。在不同使用场景执行冷起动时 ...

发明人: 李军求,刘增成,陈建文,高琢,谭平

申请人: 北京理工大学

申请号: 202211675116.6

申请日期: 2022.12.26

摘要: 本发明提供了一种基于移相全桥同步整流的车载电池充电加热控制方法,其在常见车载充电机中现成的电力电子元件基础上,仅需在变压器副边增加一个功率开关器件与两个继电器即可搭建出方法所需的电路结构,通过继电器能够灵活地得到用于执行电池交流内部加热、直流充电与放电控制的相应拓扑。通过对PWM调制过程执行闭环反馈 ...

作者: Wu, Yonghua1; Li, Junqiu1; Wang, Weichen1

出处: 5th International Conference on Energy Storage and Intelligent Vehicles, ICEIV 2022 Virtual, Online 2022

会议录: Vol.1016 LNEE 1256-1265

作者: 李军求,刘吉威,朱超峰 (北京理工大学电动车辆实验室)

出处: 汽车工程 2022 第44卷 第12期 P1866-1876

关键词: 混合动力分布式驱动重型车辆;能耗优化;底盘构型;能量管理策略

摘要: 本文旨在依托实车试验数据,对混合动力分布式驱动重型车辆的时变构型能量管理策略进行研究。首先,依据实车试验数据采用动态规划算法求得能耗最优底盘构型,并通过训练长短时记忆(LSTM)神经网络完成3类典型场景下的构型优化;接着,基于规则判断提出RULE_LSTM算法,其匹配准确率在全局工况下比LSTM神经 ...

作者: Zhou,Wei1;Cai,Xuan1;Chen,Yaoqi1;Li,Junqiu2;Peng,Xiaoyan1; (1School of Mechanical and Vehicular Engineering, Hunan University, China;2School of Mechanical and Vehicular Engineering, Beijing Institute of Technology, China)

出处: Applied Energy 2022 Vol.316

摘要: A critical issue for designing predictive energy management (PEM) strategy of Plug-in Hybrid Electric Vehicles is the planning of optimal global charg ...

作者: Xue, Qiao1; Li, Junqiu1; Chen, Zheng2; Zhang, Yuanjian3; Liu, Yonggang4; Shen, Jiangwei21Collaborative Innovation Center of Electric Vehicles in Beijing, Beijing Institute of Technology, Beijing, China;2Faculty of Transportation Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming, China;3Department of Aeronautical and Automotive Engineering, Loughborough University, Loughborough, U.K;4State Key Laboratory of Mechanical Transmissions & School of Mechanical and Vehicle Engineering, Chongqing University, Chongqing, China)

出处: IEEE Transactions on Vehicular Technology 2022 P1-14

作者: Li, Junqiu1; Liu, Jiwei1; Zhu, Chaofeng11National Engineering Laboratory for Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, Beijing; 100080, China)

出处: Qiche Gongcheng/Automotive Engineering 2022 Vol.Vol.44 No.No.12 P1866-1876

作者: Qiao Xue;Junqiu Li;Peipei Xu (1National Engineering Research Center of Electric Vehicles, Beijing Institute of Technology, No. 5 South Zhongguancun Street, Haidian District, Beijing, 100081, China)

出处: Energy 2022 Vol.261 Part A P125210

关键词: Lithium-ion battery;Swift capacity prediction;Machine learning;Charging voltage segment

摘要: The machine learning (ML) based methods show great promise for the online battery capacity prediction. However, the feasibility and simplicity of indi ...

李军求副教授简介