铬酸镧（LaCrO3）陶瓷材料在高温热电和固体氧化物燃料电池（SOFC）等领域具有广泛的应用价值，然而其烧结性能差、导电率低等不足却限制了LaCrO3陶瓷的高性能应用.针对上述问题，采用放电等离子烧结（SPS）方式制备致密的LaCrO3块体.同时，通过A位掺杂Ru元素，以期实现高电导率的掺杂态铬酸镧（La1−xRuxCrO3）致密陶瓷

采用阻抗谱技术,对2.8 A·h 18650电芯进行拆解解析,单独分析正负极电极在不同温度下(25、10和-5℃),不同荷电状态下的阻抗变化.结果表明:在不同温度下,在20%~100%荷电状态下,负极作为控制电极,其反应电化学阻抗是正极的数倍,尤其是在-5℃,达到了4倍,负极是电芯一致性问题中动力学因素的控制主因;在0~20%荷电状态下,在10和25℃下,正极的反应电化学阻抗要远远大于负极,正极成为控制端.结合目前电动车上动力电池的实用荷电状态一般在20%~95%,针对该2.8 A·h 18650电芯,提高负极电极的一致性是核心所在.同理,对其他类型电芯而言,在电芯设计过程中,在综合考虑成本的前提下,需要更有针对性地提高正负极的一致性标准,从而更为有效地改善整个电芯产品的一致性

《工程科学学报》：微生物燃料电池碳基阳极材料的研究进展

荷电状态（State of charge, SOC）估计是电池管理系统的核心功能之一，它在电动汽车的生命周期中起着重要作用.针对锂离子电池温度影响模型参数，进而导致SOC估计不准确的问题，本文提出了基于鲁棒H∞滤波的SOC估计方法

《工程科学学报》：钙钛矿太阳能电池稳定性研究进展

针对锂离子电池荷电状态（Stage of charge，SOC）在线估计精度不高，等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题，本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进，并以电池工作电压、电流为输入，对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出，采用极限学习机算法，建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型，采用物理–数据融合方法，基于误差预测模型，建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明，改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度，而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差，克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题，进一步提高了SOC的估计精度，满足估计误差不超过5%的应用需求

《工程科学学报》：基于增强学习算法的插电式燃料电池电动汽车能量管理控制策略

《工程科学学报》：钙钛矿电池用碘化铅的合成与性能

《工程科学学报》：欧洲固体氧化物燃料电池（SOFC）产业化现状

《工程科学学报》：基于快速SR-UKF的锂离子动力电池SOC联合估计