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密歇根大學開發(fā)新方法 將EV電池測試時間縮短75%

蓋世汽車 Elisha

蓋世汽車訊 據(jù)外媒報道,密歇根大學(University of Michigan)的研究人員表示,通過一種簡化方法來測試新型電動汽車電池的壽命,可使測試速度提高四倍。

密歇根大學開發(fā)新方法 將EV電池測試時間縮短75%

(圖片來源:密歇根大學)

采用這種優(yōu)化框架來評估電池配置的長期性能,可以大幅減少評估成本。相比之下,業(yè)界傳統(tǒng)采用的試錯測試法,需要很長的評估時間。

目前,電動汽車電池制造商致力于解決續(xù)航里程焦慮和充電設施短缺問題。電池設計中涉及的參數(shù)包括使用材料,以及電極厚度、電極中的粒子大小等等。在測試每種配置時,通常需要進行為期數(shù)月的完全充放電,以模擬十年使用情況。為了發(fā)現(xiàn)更好的電池設計,需要反復進行這樣的測試,這是極其耗時的。因此,對電池開發(fā)商來說,加快電池測試速度,非常有利于尋找合適的材料和配置組合,為用戶提供足夠的行駛?cè)萘俊?/p>

該團隊負責人Wei Lu教授表示:“我們的方法不僅可以減少測試時間,還能自動生成更好的設計。研究人員會根據(jù)早期反饋,放棄沒有前途的電池配置,而不是讓它們一直循環(huán)到最后。這不是一項簡單的任務,因為在早期循環(huán)周期中表現(xiàn)一般的電池配置,可能在后期表現(xiàn)良好,反之亦然。研究人員已經(jīng)系統(tǒng)地制定了早停工藝,使系統(tǒng)能夠從積累的數(shù)據(jù)中學習,以產(chǎn)生有希望的新配置?!?/p>

為了大幅減少時間和成本,密歇根大學的研究人員利用其在機器學習方面的最新進展,創(chuàng)建了一個既知道何時退出,又知道如何在運行過程中變得更好的系統(tǒng)。該框架利用異步連續(xù)減半算法(Asynchronous Successive Halving Algorithm)和超頻(Hyperband)數(shù)學技術來中斷不良循環(huán)測試,以節(jié)省資源。同時,從以前的測試中獲取數(shù)據(jù),并提出一些新的參數(shù)集,通過TPE算法進行研究。

另外,該系統(tǒng)可以生成多種電池配置,以便同時進行測試(即所謂的異步并行化),這也是節(jié)省時間的關鍵因素。如有任何配置完成測試或被放棄,該算法將立即計算需要測試的新配置,而無需等待其他測試結(jié)果。

這種框架非常有效,可用于測試所有類型的電池設計,如電動汽車電池、內(nèi)燃機汽車的電池和手機電池等。該研究論文的第一作者、密歇根大學機械工程系博士生Changyu Deng表示:“與性能預測模型相結(jié)合,這個框架可以變得更有效。希望這項工作有助于提出改進方法,引導研究人員優(yōu)化電池,幫助制造更好的電動汽車和其他設備。”

《全球汽車前瞻技術情報雙周刊》

來源:蓋世汽車

作者:Elisha

本文地址:http://ewshbmdt.cn/news/jishu/178781

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