AIGC动态欢迎阅读

原标题：重塑锂电池性能边界，武汉理工大学康健强团队，基于集成学习提出简化电化学模型
关键字：模型,锂离子,浓度,电池,电极
文章来源：HyperAI超神经
内容字数：0字

内容摘要：

作者：十九
编辑：李宝珠，三羊
武汉理工大学康健强团队提出了一种集成学习 + FIE 的简化电化学模型模型，集成学习集成了 DRA、FOM 和 TPM，可以比单个 DRA、FOM、TPM 模型实现更准确的电压预测，其计算复杂度也远远低于 P2D 模型。2022 年 7 月，不老男神林志颖突发车祸，作为专业赛车手的他驾驶的特斯拉 Model X 在行驶过程中忽然偏离既定轨迹，一头撞向路边的隔离带，随后车辆起火，并在救援车拖吊过程中二次起火，最终整辆车被烧到只剩下了车架。此事故一经报道，再度引发人们对于「新能源汽车碰撞起火」的高度关注。特斯拉失火现场
据了解，特斯拉汽车的电池大多采用锂离子电池，具有高能量密度、高功率密度、循环周期较长及记忆效应较小等优势，近年来在电动汽车领域得到广泛应用。但锂电池的爆炸威力如同一个小型炸药包，未经控制的电池热失控后会产生爆炸失火，又因为锂离子着火后会产生助燃气体如氧气，这会导致后续的二次燃烧和反复燃烧，一旦起火很难被扑灭。因此，如何确保锂电池的安全运行是电动汽车领域必须要解决的一个难题。
电化学电池模型基于电池内部的化学机理，可以对锂离子的迁移过程进行有效

原文链接：重塑锂电池性能边界，武汉理工大学康健强团队，基于集成学习提出简化电化学模型

联系作者

文章来源：HyperAI超神经
作者微信：HyperAI
作者简介：解构技术先进性与普适性，解读更前沿的 AIForScience 案例