Battery Test Cycle
Application ID: 130291
This app demonstrates the usage of a surrogate model function for predicting the cell voltage, cell open circuit voltage and internal resistance of an NMC111/graphite battery cell undergoing a battery test cycle.
The surrogate function, a Deep Neural Network, has been fitted to a subset of the possible input data values. Five input data values can be set: the current in four segments of the cycle and the initial state of charge of the battery cell. The low computational cost of evaluating the surrogate function allows knobs to be used to interactively combine the input values and predict the cell voltage and internal resistance.
Once a combination of values has been selected, the prediction of the surrogate model can be verified by computing the actual physical Li-ion battery model.
この application の例は, 通常次の製品を使用して構築されるこのタイプのアプリケーションを示しています.
ただし, これを完全に定義およびモデル化するには, 追加の製品が必要になる場合があります. さらに, この例は, 次の製品の組み合わせのコンポーネントを使用して定義およびモデル化することもできます.
アプリケーションのモデリングに必要な COMSOL® 製品の組み合わせは, 境界条件, 材料特性, フィジックスインターフェース, パーツライブラリなど, いくつかの要因によって異なります. 特定の機能が複数の製品に共通している場合もあります. お客様のモデリングニーズに適した製品の組み合わせを決定するために, 製品仕様一覧 を確認し, 無償のトライアルライセンスをご利用ください. COMSOL セールスおよびサポートチームでは, この件に関するご質問にお答えしています.