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新方法将电动汽车电池测试时间缩短 75%

密歇根大学的研究人员表明,采用流线型方法测试新电动汽车电池设计的寿命可能会快四倍。 

他们的优化框架可以大大降低评估电池配置长期性能的成本。

“目标是设计更好的电池,传统上,业界一直试图通过反复试验来做到这一点,”UM 机械工程教授和框架背后的研究团队负责人 Wei Lu 说,该框架发表在Patterns-细胞出版社。“评估需要这么长时间。”

由于电动汽车 (EV) 电池制造商正在努力应对里程焦虑和对充电可用性的担忧,卢的团队开发的优化系统可以将新电池和更好电池的模拟和物理测试时间缩短约 75%。这种速度可以极大地推动电池开发商寻找正确的材料和配置组合,以确保消费者始终有足够的容量到达目的地。 

密歇根大学机械工程教授、研究团队负责人陆伟

电池设计中涉及的参数包括从使用的材料到电极的厚度到电极中颗粒的大小等等。测试每种配置通常意味着几个月的完全充电,然后完全放电 - 或循环电池 - 1,000 次以模拟十年的使用。通过大量可能的电池设计重复此测试以发现更好的设计非常耗时。

“我们的方法不仅减少了测试时间,而且可以自动生成更好的设计,”Lu 说。“我们使用早期反馈来丢弃没有前途的电池配置,而不是循环使用它们直到最后。这不是一项简单的任务,因为在早期周期表现平庸的电池配置可能在以后表现良好,反之亦然。

“我们系统地制定了早停过程,使系统能够从积累的数据中学习,从而产生新的有前途的配置。” 

为了大幅减少时间和成本,UM 工程师利用最新的机器学习技术创建了一个系统,该系统既知道何时退出,又知道如何在运行过程中变得更好。

该框架使用称为异步连续减半算法和 Hyperband 的数学技术来停止没有开始有cq9电子的循环测试,以节省资源。同时,它从以前的测试中获取数据,并建议使用 Parzen 估计树进行研究的新的有cq9电子的参数集。

除了切断缺乏cq9电子的测试之外,UM 系统中一个关键的省时元素是它生成多个电池配置以同时进行测试的方式,称为异步并行化。如果任何配置完成测试或被丢弃,算法会立即计算一个新的配置进行测试,而无需等待其他测试的结果。

U-M 的框架可以有效地测试所有类型的电池设计,从几十年来用于运行内燃机汽车的电池,到为我们的手表和手机供电的小型产品。但电动汽车电池可能代表了该技术最紧迫的用途。

“当结合性能预测模型时,可以调整该框架以提高效率,”UM 机械工程博士生、该论文的第一作者 Changyu Deng 说。“我们cq9电子这项工作能够激发改进的方法,使我们能够使用最佳电池来制造更好的电动汽车和其他改善生活的设备。”

Mobility Consumer Index 最近进行的一项调查显示,52% 的消费者现在正在考虑在下次购买汽车时使用电动汽车。尽管态度发生了变化,但人们仍然对车辆续航里程(电池容量)和可供驾驶员使用的充电站数量感到担忧。

因此,电池性能在将电动汽车推向大众以抵消气候变化影响方面发挥着核心作用。 

“通过显着缩短测试时间,我们cq9电子我们的系统能够帮助加快开发更好的电池,加快各种应用电池的采用或认证,并加快电池管理系统模型参数的量化,”卢说。

该研究由 LG 能源解决方案资助。


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