
초기 사이클 데이터를 활용하여 리튬 이온 배터리의 전체 용량 감소 곡선을 예측하는 하이브리드 모델을 제안합니다. 이 모델은 물리 기반 방정식과 자기 주의 메커니즘을 결합하여 기존 모델보다 향상된 성능을 보입니다.


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리튬 이온 배터리의 수명 예측을 위한 물리 기반 모델 최적화



리튬 이온 배터리의 신뢰성, 안전성 및 성능을 향상시키기 위해 진단 및 예측 기술을 통합하는 다학제적 접근법을 제시한다.



리튬 이온 배터리 건강 예측 기술의 현재 상태: CPS 시대의 전망



BatteryML은 데이터 전처리, 특징 추출, 모델 구현 등 배터리 성능 저하 예측을 위한 모든 단계를 통합하는 오픈 소스 플랫폼으로, 다양한 배터리 데이터와 최신 기계 학습 기술을 활용하여 배터리 수명 예측 연구를 촉진합니다.



리튬 이온 배터리 성능 저하 예측을 위한 오픈 소스 플랫폼 BatteryML
