Toekomstige trends in AI-aangedreven batterij testen

Toekomstige trends in AI-aangedreven batterij testen

I. Intelligente upgrade van het testproces
Geautomatiseerd testen van de volledige levenscyclus
AI heeft een volledige procestestdekking bereikt, van onderzoek en ontwikkeling van batterijmateriaal tot het eindproduct.met behulp van deep learning-algoritmen om de prestaties van elektrolytformules te voorspellen, wordt de testcyclus verkort van 6-12 maanden tot 2-4 weken1 met traditionele trial-and-error methoden.
Tesla's Battery Management System (BMS) integreert AI-voorspellende modellen om meer dan 200 celparameters in realtime te controleren met een foutdiagnosegewogenheid van 99,3%.
Intelligente generatie van testgevallen
Tools voor het genereren van testscenario's op basis van grote taalmodellen, zoals Diffblue Cover,kan automatisch testoplossingen maken voor extreme omstandigheden (laagtemperatuur -40 °C /hoge temperatuur -60 °C cyclus), en de efficiëntie van het genereren van use cases wordt met 80% verhoogd.

2Verandering van het paradigma van materiaalonderzoek en -ontwikkeling
Simulatie op verschillende schaal en datafusie
Niet-von Neumann-architectuur moleculaire dynamica systemen, zoals NVNMD, combineren quantum computing met AI om atomaire niveau simulatie van ionenmobiliteit in vaste elektrolyten te bereiken,het verhogen van de O&O-efficiëntie met een factor 5.
Dow-technologie maakt gebruik van AI om koolstofnanobuisgeleiders met een enkele wand te screenen, waardoor de interfacempedantie van vaste batterijen met 40% wordt verminderd en de energiedichtheid van 500Wh/kg wordt verbroken.
Voorspelling en optimalisatie van materiaalfouten
Het deep learning-algoritme kan microscopische scheuren in SEM-beelden van elektrodematerialen identificeren (met een nauwkeurigheid van 0,1 μm),en te combineren met generatieve adversarial networks (GAN) om het evolutiepad van defect te simuleren onder verschillende procesparameters.

3Precieze controle van de kwaliteit van de productie
Digitale tweeling en procesoptimalisatie
De digitale tweelingtechnologie geeft een preview van het gehele productieproces en kan de procesparameters optimaliseren voordat de fysieke productielijn wordt gebouwd.Na de toepassing van deze technologie in Ningde tijdperk, werd de coating uniformity error van de batterijelektrode verlaagd van ±3 μm tot ±1 μm.
Systemen voor het detecteren van gebreken in realtime
AI visuele inspectieapparatuur (zoals de Hamestar-lasermodule) bereikt 0,01 mm2 pole burr-herkenning met een vals-detectiepercentage van minder dan 0,05%,die 20 keer efficiënter is dan de traditionele optische inspectie.

4. Herstructurering van het teststandaardsysteem
Versneld verbrande testmodel
Het op neurale netwerken gebaseerde levensvoorspellingssysteem kan de 10-jarige verouderingscurve afleiden door middel van 30 dagen versnelde testgegevens, en de overeenstemming met de echte voertuiggegevens is 93%.
Dynamische beoordeling van veiligheidsrisico's
Het federale leerplan integreert bedrijfsgegevens van meerdere voertuigen... om een warmte-afdaling waarschuwingsmodel te ontwikkelen.die een beschermingsmechanisme van drie niveaus kan activeren wanneer de batterijtemperatuur abnormaal met 0 stijgt.5 °C en de responssnelheid is 400 ms4 sneller dan de traditionele drempelmethode.

5- richting van technologie-integratie en innovatie
AI+IoT-cloud-collaboratieve testen
De boordterminal uploadt de batterijstatusgegevens (SOH) in realtime.En de cloud AI cluster optimaliseert dynamisch het testprotocol om de gesloten lus testgegevens van miljoenen voertuigen te realiseren.
Gegenereerde AI-geassisteerde testrapporten
Modellen van de klasse GPT-4 genereren automatisch ISO/IEC 17025-conforme testrapporten met een nauwkeurigheid van meer dan 95% bij de interpretatie van belangrijke parameters zoals capaciteitsverval en verandering van de interne weerstand.

Voorspelling van de gevolgen voor de industrie
Tegen 2028 zal AI de kosten van batterijonderzoek met 60% en de testcycli met 75% verminderen, waardoor de massaproductiecycli van batterijen in vaste staat van naar schatting 10 jaar tot 6 jaar zullen dalen.Het wordt aanbevolen dat ondernemingen zich richten op de toepassing van de fusie van de digitale tweeling., federated learning, multi-physical field simulatie en andere technologieën, en bouwen aan een "R & D - test - productie" data closed-loop systeem.