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该博士的上下文。项目是对电化学储能系统的研究，尤其是锂离子和钠离子电池。具有强大而准确的模型来预测健康状况（这是电池初始规格的电池降低的指标），并且充电状态对于构建可靠的电池管理系统（BMS）至关重要，出于安全原因和性能控制。许多不同的功能会影响电池在操作过程中的性能，即重复充电和放电周期。电极中活性材料的化学组成和该材料的几何结构都对初始行为和降解过程的动力学都产生了巨大影响，从而导致性能下降。这些特征的效果以微观电极刻度表达（即孔的比例），如果有的话，几乎无法实验地探索。由于这些原因，设想数值计算流体动力学（CFD）模拟以研究不同电极组成和几何结构的影响。虽然非常准确，但CFD模拟在计算上非常昂贵：由于这些原因，它们可以有效地用作优化制造过程的工具，但不能用作快速的智障模型，从而提供瞬时预测，以帮助监视和控制BMS。由于这些原因，还将基于数值和理论上尺度的技术来开发上刻度的模型，分别通过基于神经网络的替代模型的构建和宏观>
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