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2024年6月17日 · 新能源电池结构仿真是一项关键的技术,在电池行业的发展中起着至关重要的作用。 该技术包括模态分析、冲击、振动疲劳、挤压、跌落、碰撞等多个工况,通过采用Hypermesh、lsdyna、abaqus、optiStruct等软件的联合仿真,可以完成从模型简化、网格划分、
了解更多2024年12月17日 · 目前新能源汽车动力电池主要采用三元锂电池和磷酸铁锂电池,根据中国汽车动力电池产业联盟发布的公开资料,2021年,我国三元锂电池装机量74.3GWh,占比48.1%,磷酸铁锂装机量79.8GWh,占比51.7%,二者占据了近100%的动力电池市场并且彼此难分
了解更多2024年10月21日 · 本文提出了一种基于集成经验模态分解（（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）和深度学习的创新方法,旨在提升锂离子电池RUL的预测精确度。 首先,通过EEMD对电池容量数据进行多尺度分解,得到电池容量数据的全方位局退化趋势和局部随机波动
了解更多2024年1月9日 · 本次训练营重点学习核心的SOX算法内容,包括SOC和SOH估计,以及BMS故障诊断内容。 主要研究方向为新能源汽车大数据分析及动力电池安全方位预警,参与国家重点研发计划、北京市科技计划等5余项。 共计发表SCI论文6篇,中文核心1篇,EI及会议论文9篇。 现担任某头部电池企业BMS算法开发负责人,以储能项目为主。 其他多电芯电池模组BMS系统开发从业者。
了解更多2023年7月5日 · 本发明属于电池,具体涉及一种电池模组打包预紧力的算法。背景技术： 1、锂离子动力电池作为新能源汽车的核心部件,其性能直接决定了新能源汽车的发展。现如今,锂离子电池的市场和应用呈现出了爆发式的发展。
了解更多北京理工大学基于大数据平台和熵值方法提出了新能源汽车电池系统的安全方位预警方案,实现了温度故障及其导致的热失控诊断和预测;提出了基于多层次筛选算法的动力电池单体电压故障离群点识别方法,并进行了实车验证,对之后开展大数据技术动力电池系统潜在
了解更多本文以新能源汽车电池包底座模态分析为例,演示iSolver的分析流程,并将iSolver和Abaqus计算结果进行对比。 此案例为新能源汽车电池包底座的模态分析,由于汽车在使用过程中会受到路面的随机振动激励,对于电池包底座来说,设计初期就应该避免各阶模态与路面激励过于相近的问题,所以需要对其进行模态分析。 分析对象为不规则二维实体带加筋板结构。 为确保最高大限度
了解更多2024年10月15日 · AI+智慧电池有着无限可能, AI技术 可以根据电池的使用情况和性能需求,自动调整电池参数,达到最高佳工作状态；可以通过实时在线学习,对电池进行精确确的预测和优化,提高电池的能量密度和循环寿命；还可以实时监测电流、电压和温度等参数,对电池状态进行实时评估,及时检测与预警。 因此本文整理了一份超完整的AI+智慧电池数据集清单,如下所示共包
了解更多2024年1月2日 · 本文采用电池容量作为健康状况的指标,使用模态分解和 机器学习 算法,提出了一种CEEMDAN-RF-SED-LSTM方法去预测 锂电池 RUL。 首先采用CEEMDAN分解电池容量数据,为了避免波动分量里的噪音对模型预测能力的影响,且又不彻底面抛弃波动分量里的特征信息,本工作提出使用随机森林 (RF)算法得到每个波动分量的重要性排序和数值,以此作为每个分量对
了解更多摘要 为延长电池模组的使用时间,使其对新能源汽车提供有效的动力供应,针对新能源汽车动力电池模组的智能制造装配技术展开研究。 根据动力电池模组的组成形式,完善其总体布局结构,再联合必要的应用技术要素,完成新能源汽车的动力电池模组制...
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