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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

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

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

此 App 可用作为特定应用开发优化电池配置 的设计工具，它可以计算容量、能量效率、产生的热量，以及由于锂离子电池在特定负载周期的寄生反应引起的容量损失。 您可以在 App 中更改各种电池设计参数，例如 ... 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

本模型演示如何在高倍率充电过程中计算方形电池内部的温度分布。 电化学过程通过集总两电极模型进行描述，然后与传热模型耦合。在传热模型中包含集流体和终端中的焦耳热效应，以及卷绕式电池中的电化学热贡献（由过电位引起） ... 扩展阅读

用户可以使用此 App 执行电池参数的参数估计，并为实验驱动循环模拟电池组中的温度分布。电池组可由任意数量的电池并联和串联构成，最多可容纳 200 个电池。默认设置为 6s4p 配置（即：4 节电池并联，串联 6 次 ... 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

本教学案例演示如何使用“集总电池”接口对电池容量损失进行建模，在假设电池电极的内部结构或设计以及材料选择都未知的前提下，使用一组集总参数来描述电池的寄生反应引起的容量损失。 老化分析包括日历寿命和循环寿命研究。 扩展阅读

这两个 App 可以协同运行，共同构建电动滑板车电池的数字孪生模型。 电动滑板车电池的数字孪生模拟器（“模拟器”App）用于模拟电动滑板车的使用过程，并生成随时间变化的电池电流和电压数据。 ... 扩展阅读