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NTIS 바로가기주관연구기관 | 중앙대학교 Chung Ang University |
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연구책임자 | 문장혁 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
연구관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100018652 |
과제고유번호 | 1711118704 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-03-05 |
키워드 | 리튬이차전지.머신러닝.수명예측.전기화학모델링.건정성 예측 및 관리.lithium ion battery.machine learning.state of health.electroch emicalmodeling.prognostics and health management. |
□ 연구개요
• 본 과제는 기존 전기화학 제 1법칙을 기반으로 하는 배터리 모델 pseudo two-dimensional (P2D) 의 긴 연산시간으로 인한 수명 예측 모델로써의 한계를 극복하고자 시뮬레이션 데이터 기반의 전기화학 배터리 모델링 개발에 관한 연구임.
• 현재 물리적 기반 모델은 높은 정확도를 가지고 있지만, 상대적으로 높은 계산량 때문에 단순한 등가회로 기반의 배터리 모델 보다 사용이 제한적임.
• 본 과제에서는 이를 극복하기 위해 데이터 기반의 머신러닝 기법을 활용한 고정밀/ 저비용 특성의 리튬이차
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