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可充电的锂空气电池近来引起了人们的广泛关注，这主要是由于它们具有高能量密度，其能量密度的理论值约为 11400 Wh/kg，约为锂离子电池的 10 倍。 在本教学案例中，使用锂离子电池 接口模拟锂空气电池的放电 ... 扩展阅读

磷酸铁锂 (LFP) 是常用的锂离子电池正极材料，具有一个显著特点：作为锂化状态的函数，其平衡（开路）电位呈现一个较大且电位几乎恒定的平坦平台。该平台还表现出电压滞后现象，即在锂化和脱锂循环过程中，平台电位会产生差异 ... 扩展阅读

在锂离子电池发生过充时，部分正极材料会发生降解，尤其是那些含有锰的电极材料，如 LMO 和 NMC。锰元素在电池过充时会从材料中溶解，导致容量损失。这一分解过程是由来自溶剂氧化和水的质子驱动的化学反应 ... 扩展阅读

硅 (Si) 是一种具有高容量的材料，因此常被添加到锂离子电池负极的石墨中使用。 由于锂-硅插层反应的平衡电位取决于电极的充放电历史，所以，硅-石墨混合电极可能表现出明显的热力学电压滞后（“路径依赖”）。 ... 扩展阅读

在锂离子电池中，负极石墨电极上的铜集流体在过放电时可能会发生溶解。这不仅会不可逆地损坏集流体，还可能导致铜离子重新沉积并形成枝晶，从而引发安全隐患。为了避免过放电，电池通常会在指定的电压范围内运行 ... 扩展阅读

在锂金属电池中，锂金属在充电过程中沉积在负极上。电解质中的质量传递和欧姆效应会导致金属表面的小突起在充电过程中加速生长，在最坏的情况下，这会导致枝晶的形成、内部短路和热失控情况 ... 扩展阅读

本仿真 App 演示如何使用代理模型函数，精准预测 NMC111/石墨锂电池在测试循环中的电池电压、开路电压和内阻。 模型中采用深度神经网络代理函数，通过对部分输入数据值进行拟合，实现了高效预测 ... 扩展阅读

本 App 演示如何使用代理模型函数来预测 NMC111/石墨电池单元的倍率性能，并将其显示在拉贡图中。代理函数（深度神经网络）已经拟合为可能的输入数据值的子集，可以设置三个输入数据值：负极厚度 ... 扩展阅读

有时，仅仅使用单一粒度的均质化模型可能无法充分描述在粒度方面具有很大差异的电池电极。 作为添加多个“附加多孔电极材料”实例节点的替代方法，本教学案例演示了如何部署用户定义的“额外维度 ... 扩展阅读

本例针对镍氢电池提出了一种简单的等效电路模型方法。该零维模型由电阻器、电容器、电流源和基于荷电状态的电压源 (SOC) 组成。其中采用阿累尼乌斯型相关性来分析自放电。所有模型参数是 SOC 的常数或函数 ... 扩展阅读