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摘要：电动汽车（EV）的日益普及刺激了最佳电池热管理系统的需求，以确保最佳性能，寿命和储能系统的安全性。它的重点是利用人工智能（AI）技术，特别是多层感知器（MLP）算法，以提高电动汽车中电池热管理的效率。i算法，例如MLP，提供了更准确地建模和预测电池的热行为的潜力，从而实现了实时调整和改进的控制策略。随着电动汽车（EV）的大规模商业化和不断增长的市场份额。他们的重点是提高能效，改进的热性能以及优化的多材料电池外壳设计。基于仿真设计优化电池组和电池管理系统（BMS）的组合正在发展，并已扩展到包括人造智能/机器学习（AI/ML）等新颖性，以提高设计，制造和在EV和储能系统中的应用中的效率。特定于BMS，这些高级概念可以更准确地预测电池性能，例如其健康状况（SOH），充电状态（SOC）和权力状态（SOP）。本研究对电池设计，热管理和AI在电池管理系统（BMS）（EV）中的最新开发和技术进行了全面评估。索引项-CNN，LSTM，2D CNN LSTM。
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