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优化电极制造工艺对于扩大锂离子电池 (LIB) 的应用以满足不断增长的能源需求非常重要。特别是，优化 LIB 制造非常重要，因为它决定了电池在电动汽车等应用中的实际性能。在这项研究中，我们提出了一种强大的数据驱动方法，该方法由确定性机器学习 (ML) 辅助管道支持，用于双目标优化电化学性能，解决了适合所需电池应用条件的高性能电极问题。该 ML 管道允许采用工艺参数的逆向设计，以制造用于能源或电力应用的电极。后者的工作类似于我们之前的工作，该工作支持优化电极微结构以改善动力学、离子和电子传输性能。电化学伪二维模型输入了电极特性，这些特性表征了通过制造模拟生成的电极微结构，并用于模拟电化学性能。其次，使用得到的数据集训练确定性 ML 模型，以实施快速双目标优化，从而确定最佳电极。我们的结果表明，活性材料含量高，结合浆料中固体含量和压延程度的中间值，可实现最佳电极。
迈向高性能能源和动力电池单元……
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