重塑鋰電池性能邊界，理工大學康健強團隊，基于集成學習提出簡化電化學模型

AIGC動態歡迎閱讀

原標題：重塑鋰電池性能邊界，理工大學康健強團隊，基于集成學習提出簡化電化學模型
關鍵字：模型,鋰離子,濃度,電池,電極
文章來源：HyperAI超神經
內容字數：0字

內容摘要：

作者：十九
編輯：李寶珠，三羊
理工大學康健強團隊提出了一種集成學習 + FIE 的簡化電化學模型模型，集成學習集成了 DRA、FOM 和 TPM，可以比單個 DRA、FOM、TPM 模型實現更準確的電壓預測，其計算復雜度也遠遠低于 P2D 模型。2022 年 7 月，不老男神林志穎突發車禍，作為專業賽車手的他駕駛的特斯拉 Model X 在行駛過程中忽然偏離既定軌跡，一頭撞向路邊的隔離帶，隨后車輛起火，并在救援車拖吊過程中二次起火，最終整輛車被燒到只剩下了車架。此事故一經報道，再度引發人們對于「新能源汽車碰撞起火」的高度關注。特斯拉失火現場
據了解，特斯拉汽車的電池大多采用鋰離子電池，具有高能量密度、高功率密度、循環周期較長及記憶效應較小等優勢，近年來在電動汽車領域得到廣泛應用。但鋰電池的威力如同一個小型包，未經控制的電池熱失控后會產生失火，又因為鋰離子著火后會產生助燃氣體如氧氣，這會導致后續的二次燃燒和反復燃燒，一旦起火很難被撲滅。因此，如何確保鋰電池的安全運行是電動汽車領域必須要解決的一個難題。
電化學電池模型基于電池內部的化學機理，可以對鋰離子的遷移過程進行有效

原文鏈接：重塑鋰電池性能邊界，理工大學康健強團隊，基于集成學習提出簡化電化學模型

聯系作者

文章來源：HyperAI超神經
作者微信：HyperAI
作者簡介：解構技術先進性與普適性，解讀更前沿的 AIForScience 案例