Advances in Fuel Cells pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Elsevier Science Ltd

作者:Zhao, T. S. (EDT)/ Kreuer, K. d. (EDT)/ Nguyen, Trung Van (EDT)

出品人:

页数:499

译者:

出版时间:2007-5

价格:$ 203.40

装帧:HRD

isbn号码:9780080453941

丛书系列:

图书标签:

燃料电池
可再生能源
能源转换
电化学
材料科学
绿色能源
储能
环境科学
纳米技术
催化剂

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具体描述

Fuel cells have been recognized to be destined to form the cornerstone of energy technologies in the twenty-first century. The rapid advances in fuel cell system development have left current information available only in scattered journals and Internet sites. "Advances in Fuel Cells" fills the information gap between regularly scheduled journals and university level textbooks by providing in-depth coverage over a broad scope. The present volume provides informative chapters on thermodynamic performance of fuel cells, macroscopic modeling of polymer-electrolyte membranes, the prospects for phosphonated polymers as proton-exchange fuel cell membranes, polymer electrolyte membranes for direct methanol fuel cells, materials for state of the art PEM fuel cells, and their suitability for operation above 100degreeC, analytical modelling of direct methanol fuel cells, and methanol reforming processes. This title includes contributions by leading experts working in both academic and industrial R&D. It disseminates the latest research discoveries. A valuable resource for senior undergraduates and graduate students, it provides in-depth coverage over a broad scope.

好的，以下是一部与《Advances in Fuel Cells》内容无关的、详细的图书简介，聚焦于“复杂系统中的信息流与控制”这一主题。复杂系统中的信息流与控制：涌现、鲁棒性与适应性机制内容简介本书深入探讨了在高度互联、非线性动力学背景下的复杂系统中，信息如何产生、传播、被处理，以及如何有效地施加控制以维持或优化系统性能。我们不再将系统视为孤立的、线性的组件集合，而是将其视为一个由无数交互作用构成的、具有涌现特性的整体。本书的目标是构建一个统一的理论框架，用以解析和设计在不确定性、延迟和部分可观测性条件下依然能保持稳定和适应能力的智能系统。核心聚焦领域：本书的叙述脉络围绕三大核心支柱展开：信息流的拓扑结构与度量、基于反馈的鲁棒性设计，以及适应性与学习机制在控制中的应用。第一部分：复杂系统的拓扑与信息动力学信息流是驱动复杂系统行为的“血液”。在这一部分，我们首先建立了分析工具，以便量化和描述信息如何在系统节点间流动。 1. 网络科学与信息熵的融合我们从网络科学的视角出发，分析了大规模系统的拓扑结构——诸如无标度网络、小世界网络以及层级网络。重点不再仅仅是连接的密度，而是连接的异质性如何影响信息的扩散速度和模式。引入了结构熵和互信息度量，用以量化不同子系统间的信息依赖程度。研究发现，信息流的瓶颈往往出现在网络结构中熵值较低（即高度冗余或高度集中）的区域，这为识别潜在的单点故障提供了理论依据。 2. 延迟与非线性对信息传播的影响在真实系统中，信息的传输总是伴随着不可忽略的延迟。本章详细分析了延迟对系统稳定性的影响，特别是如何导致振荡和混沌。通过时滞微分方程和网络传播模型的结合，我们展示了在不同耦合强度下，信息在网络中从“信号”退化为“噪声”的临界点。特别地，对于信息同步问题，我们提出了基于时间差分同步的新方法，该方法在高延迟环境下比传统基于相位的方法表现出更高的稳健性。 3. 涌现现象的信息根源涌现（Emergence）是复杂系统最引人入胜的特征。本书认为，涌现行为并非随机产生，而是特定信息交互规则的必然结果。我们运用信息瓶颈理论和最小描述长度原理，试图反向推导出产生特定宏观行为（如群体运动、市场波动）所必需的最小信息集。通过对反馈回路中信息积累和损耗的建模，我们揭示了局部交互规则如何通过非线性累积效应，在全局层面产生完全不可预测的宏观结构。第二部分：基于信息反馈的鲁棒性控制在信息不完全或存在干扰的背景下，如何设计控制器以确保系统性能不下降，是工程实践中的核心挑战。本部分着重于信息反馈在增强系统鲁棒性中的作用。 1. 部分可观测性下的状态估计现实世界的传感器网络往往稀疏且噪声大。我们深入研究了卡尔曼滤波的非高斯扩展，特别是针对系统动力学本身随时间变化的自适应滤波。针对网络攻击或传感器故障导致的数据篡改问题，本章提出了基于信息一致性的冗余校验机制，利用多源信息的交叉验证来识别和隔离恶意注入的数据，确保估计的可靠性。 2. 分布式控制与信息共享的权衡对于大型互联系统（如智能电网、交通网络），集中式控制因其通信需求过高而不可行。我们转向分布式优化与控制。核心挑战在于：如何在有限的带宽和不可靠的通信环境下，通过局部信息交换实现全局最优？我们引入了邻域平均算法和共识机制的改进版本，重点分析了信息更新频率与控制精度之间的帕累托前沿，为实际系统的带宽分配提供了量化指导。 3. 容错与基于不确定性的控制设计鲁棒性意味着系统必须能够容忍模型误差、参数漂移和外部干扰。本章采用了H-无穷控制理论，但侧重于如何将系统的不确定性信息（而非仅仅是上限）融入到控制器设计中。通过结构化奇异值分析，我们能够识别出对特定类型信息扰动最敏感的系统模式，并设计出针对性的补偿器，从而在不牺牲整体性能的前提下，最大化对关键扰动的抵抗能力。第三部分：适应性、学习与自组织控制控制的终极目标是让系统能够在环境变化时主动调整自身结构或策略。本部分探讨了信息如何被用于实现系统的长期适应。 1. 强化学习在非平稳环境中的应用传统的强化学习算法往往假设环境是平稳的，这在实际的、不断演化的复杂系统中是站不住脚的。我们探讨了元学习（Meta-Learning）在控制领域的应用，旨在让控制器学会“如何快速学习”新的任务或适应新的环境参数。重点分析了信息探索与利用的平衡问题，特别是如何设计奖励函数以鼓励系统主动探测环境的边界（信息获取），而非仅仅优化短期回报。 2. 基于信息几何的系统重构当系统性能显著下降时，需要进行结构性调整。本章引入了信息几何的概念，将系统的状态空间映射到黎曼流形上。系统的“健康度”可以通过流形上的测地线距离来衡量。当系统偏离理想状态时，我们利用该几何结构指导控制器如何沿着信息最优的路径（即保持最小信息损失的路径）进行自适应重构或参数调整。这种方法提供了比传统基于误差的重构更深层次的、基于信息结构层面的洞察。 3. 自组织与进化控制策略在完全缺乏先验知识的极端复杂系统中，控制必须是自组织的。我们研究了群智能算法（如粒子群优化、蚁群算法）如何通过简单的信息交互规则，在分布式节点上自发地收敛到接近最优的控制策略。本书特别关注了这些算法如何避免陷入局部最优解，其关键在于引入信息多样性指标，确保群体中始终保持足够的信息差异性，从而驱动全局的探索。本书的受众对象包括高级工程、物理学、计算机科学及运筹学领域的科研人员、研究生，以及致力于设计高可靠性、自适应控制系统的工业工程师。它要求读者具备扎实的动态系统理论、网络分析和概率论基础。本书致力于提供一套严谨的数学工具，用于理解和设计未来智能、复杂、相互依赖的技术与自然系统。