論文の概要: Depth analysis of battery performance based on a data-driven approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.15833v1
• Date: Wed, 30 Aug 2023 08:15:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-31 14:23:47.032377
• Title: Depth analysis of battery performance based on a data-driven approach
• Title（参考訳）: データ駆動型アプローチによるバッテリ性能の深さ解析
• Authors: Zhen Zhang and Hongrui Sun and Hui Sun
• Abstract要約: 容量の減少は、細胞の応用における最も難解な問題の1つである。 サイクルを通してのセルの容量変化を機械学習技術を用いて予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.778648596769691
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Capacity attenuation is one of the most intractable issues in the current of application of the cells. The disintegration mechanism is well known to be very complex across the system. It is a great challenge to fully comprehend this process and predict the process accurately. Thus, the machine learning (ML) technology is employed to predict the specific capacity change of the cell throughout the cycle and grasp this intricate procedure. Different from the previous work, according to the WOA-ELM model proposed in this work (R2 = 0.9999871), the key factors affecting the specific capacity of the battery are determined, and the defects in the machine learning black box are overcome by the interpretable model. Their connection with the structural damage of electrode materials and battery failure during battery cycling is comprehensively explained, revealing their essentiality to battery performance, which is conducive to superior research on contemporary batteries and modification.
• Abstract（参考訳）: 容量の減少は、細胞の応用における最も難解な問題の1つである。 分解機構はシステム全体で非常に複雑であることが知られている。 このプロセスを完全に理解し、正確にプロセスを予測することは大きな課題です。 したがって、機械学習(ML)技術は、周期を通して細胞の特定の容量変化を予測し、この複雑な手順を把握するために用いられる。 この研究で提案されたWOA-ELMモデル(R2 = 0.9999871)と異なり、電池の特定容量に影響を与える重要な要因が決定され、機械学習ブラックボックスの欠陥は解釈可能なモデルによって克服される。 電極材料の構造的損傷とバッテリサイクル中のバッテリ故障との関係を包括的に説明し、バッテリ性能に欠かせないことを明らかにし、これは現代のバッテリと改造に関する優れた研究に繋がる。

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