Ersatzmodell-Training eines Ratenfähigkeitsmodells

Application ID: 119181


Diese App demonstriert die Verwendung einer Ersatzmodellfunktion zur Vorhersage der Ratenfähigkeit einer NMC111/Graphit-Akkuzelle. Die Ratenfähigkeit wird in einem Ragone-Diagramm dargestellt. Die Ersatzfunktion, ein Deep Neural Network, wurde an eine Teilmenge der möglichen Eingabedatenwerte angepasst. Drei Eingabedatenwerte können festgelegt werden: die Dicke der negativen Elektrode, der Volumenanteil des aktiven Materials der negativen Elektrode und der Volumenanteil des aktiven Materials der positiven Elektrode.

Die geringen Rechenkosten für die Auswertung der Ersatzfunktion ermöglichen es, die Eingabewerte mit Hilfe von Schiebereglern interaktiv anzupassen und das Ragone-Diagramm für jede beliebige Kombination von Eingabewerten vorherzusagen. Sobald eine vielversprechende Kombination von Werten identifiziert wurde, kann das tatsächliche physikalische Li-Ionen-Akku-Modell für diese Eingabewerte berechnet werden, um die Vorhersagen des Ersatzmodells zu überprüfen. Darüber hinaus können die dann berechneten physikalischen Daten zur weiteren Verbesserung des Ersatzmodells verwendet werden.

Dieses Beispiel veranschaulicht Anwendungen diesen Typs, die mit den folgenden Produkten erstellt wurden: