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[期刊论文] 作者：谢奕展,程夕明,
来源：物理学报 年份：2022
电解液中的锂离子浓度表达是锂离子电池电化学模型求解的基本任务之一.为了平衡单粒子模型的液相动态性能和计算效率,假设反应仅发生在集电极和电解质界面上,为此,提出一种基于液相扩散方程无穷级数解析解的界面浓度求解新方法.在恒流工况下,利用数列单调收敛准......
[期刊论文] 作者：谢奕展,程夕明,
来源：汽车工程 年份：2021
本文旨在综述机器学习方法在锂离子电池状态(包括荷电状态、健康状态和剩余可用寿命)估计领域的研究进展.首先,阐述机器学习方法在电池状态估计中的应用现状.然后,归纳电池状态估计机器学习方法的5个具体实施环节,即数据准备、模型选择与评价、超参数确定、数据......
[期刊论文] 作者：谢奕展, 程夕明,
来源：机械工程学报 年份：2020
准确的电池模型是电池状态估计和能量管理的基础。锂离子电池电化学模型描述电池内部机理，具有物理意义明确和准确度高的优点。目前，常用的电化学模型为P2D伪二维电化学模型、SPM单粒子模型和SPMe考虑电解质动态的单粒子模型。其中，P2D模型的精度最高而计算量最大，......
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