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MFTBC 将 eCanter 电池重新用于储能系统
开发下一代蓄电池。报废 eCanter 车型的废旧电池将从车辆中取出，用作 CONNEXX SYSTEMS 开发的与 EV 充电器集成的“EnePOND® EV 充电器（暂定名称）”储能系统的电源。 *EnePOND® 是 CONNEXX SYSTEMS Corporation 的注册商标。EnePOND® EV 充电器可以减轻现有电网的负荷，同时允许同时对多辆 EV 进行快速充电，还可以在停电期间对 EV 进行充电。通过重新利用废旧 EV 电池，可以加速充电基础设施的扩展并降低成本，同时延长电池的使用寿命。2025 年 2 月，京都府向日市（市长：安田守）市政厅将安装 EnePOND® EV 充电器，用于为该市的官方 EV 汽车充电。今年晚些时候，另一台 EnePOND® EV 充电器将安装在 MFTBC 川崎工厂（神奈川县川崎市），为电动卡车等车辆充电。通过演示，MFTBC 和 CONNEXX SYSTEMS 旨在验证 EnePOND® EV 充电器的实用性，建立重复使用旧 eCanter 电池的应用程序，并计划在 2026 年实施。电池 2 nd Life 计划是 MFTBC FUSO eMobility Solutions 包中电池生命周期管理计划的一部分，该计划全面支持客户引进和运营电动卡车。由于电池在电动汽车中具有重要价值，并且随着电气化的推进，旧电动汽车电池的数量和处理需求预计将迅速增加，因此，电池 2 nd Life 计划和 2024 年 9 月* 1 宣布的材料回收计划是 MFTBC 的两项关键战略。从二手 eCanter 回收电池后，它们将在电池第二次生命框架下重新用于其他应用。当这些电池在其他应用中完成其任务后，材料将被回收用于新产品。因此，MFTBC 旨在建立电池循环经济，以最大限度地提高其材料价值，降低电动汽车的总成本，并进一步加速向电动汽车的转变。 * 1 有关“材料回收”的更多信息，请参阅新闻稿。
一种基于DFTB的电子 - Phonon耦合的方法Cal
[3]，ATK [4]，Quantum Espresso [5，6]，EPW [7]，Per-Turbo [8]）并稳步增加硬件资源。对于单位细胞中有大量原子的系统，例如共价有机框架（COFS）[9]，使用AB ITIBL方法仍然具有挑战性。尤其是在需要对许多此类材料进行高通量筛选的情况下，需要替代方法。密度的功能紧密结合（DFTB）[10]是一种方法，因为它有效地降低了密度功能理论（DFT）的复杂性，将Kohn – Sham方程式施加到紧密结合形式中。该方法现在富含扩展[11]，并已成功地用于研究各种材料的电子和结构特性。一个非详尽的列表包括有机聚合物，COF [12]和生物分子系统[13]，过渡金属氧化物（Tio 2 [14]，Zno [15]），MOS 2膜和纳米结构[16]，Gra-Phene缺陷[17]和Allotropes。它专门用于研究几种无机材料（Si，SiC，Ag，au，Fe，Mg，Mg）的纳米颗粒和纳米棒的结构和电子，对于DFT计算，其大小不可行。Green的DFTB功能扩展已用于研究弹道性纳米结构中的电子和声子传输[18]。在这项贡献中，我们关注放松时间近似中的Boltzmann转移理论。为此，我们首先从一般的非正交紧密结合的汉顿（Ham-iLtonian）开始得出电子 - 音波耦合的表达。因此，我们的结果适用于DFTB和其他
人工智能与 FTB PowerPoint，2024 年 3 月 26 日
幻灯片 4：人工智能关键术语 • 算法 – 执行任务的指令集 • 机器学习 – 一组算法，输入结构化数据来执行任务，而无需进行编程 • 深度学习 – 一组机器学习算法，具有类似于大脑的算法结构，称为人工神经网络
BIOVIA 材料工作室 DFTB+
BIOVIA MATERIALS STUDIO DFTB+ 有什么作用？Materials Studio DFTB+ 能够以量子力学精度优化和研究材料的动态特性，但所需时间却大大缩短。可以优化结构，并使用分子动力学研究结构的时间演变。可以计算和可视化能带结构、原子轨道和费米面等特性，从而深入了解材料的电子结构。可以使用群体分析和电子密度来可视化电荷分布。Materials Studio DFTB+ 使用称为 Slater-Koster 文件的参数库来封装材料中元素之间的相互作用。如果元素未参数化，Materials Studio DFTB+ 会包含一项特定的参数化任务来开发新的参数集，从而能够扩展到新系统。