XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System无电镀
基于阳极潜在估计的电池模块的无电镀充电方案，以防止锂电池
摘要：锂 - 离子电池在清洁运输系统中起着至关重要的作用，包括电动汽车，飞机和电动微型。电池电池的设计及其生产过程与它们的表征，监测和控制技术一样重要，以改善行业的运输和可持续性。近几十年来，解决所有提到的方面的数据驱动方法都以有希望的结果进行了大规模发展，尤其是通过人工智能和机器学习。本文介绍了可解释的机器学习中的最新开发，称为XML及其在锂离子电池中的应用。它包括对制造和生产阶段中XML的批判性审查，然后在使用电池时进行状态估计和控制。前者专注于XML，以优化电池结构，特性和制造过程，而后者则考虑了与健康状况，充电和能源状态相关的监测方面。本文通过对现有技术的理论方面进行全面审查并讨论各种案例研究，是为了告知该地区最先进的XML方法的堆栈持有人，并鼓励他们在过渡到Netzero的未来中从ML转向XML。这项工作还强调了电池社区的研究差距和潜在的未来研究方向。
心力衰竭成人的基于运动的心脏康复
摘要：由于已知锂离子电池的快速充电方案导致电池容量的减小，因此需要在充电过程中避免锂电池。本文为电池模块设计了阳极潜在的观察者和无电镀充电方案，以避免模块中所有单元的锂镀层的风险。观察者是使用电化学细胞模型和电舱电池模型设计的，以估计平行连接的电池模块中所有细胞的阳极电位。由于其简单性和低计算负载，观察者在电荷管理系统中易于实现。结果表明，设计的观察者和充电方案可以准确估计模块中所有细胞的阳极电位。在无电镀充电方案中使用了观察者的估计结果。与常规充电方法相比，提出的方案增加了一个额外的阶段，以估算和控制阳极电位，从而降低了在充电过程中锂电池的风险。它还将电池的峰值温度降低了约9.8％，并将整体充电时间降低了18％。