通过合作研究实现电池单体的设计和优化—MS,COSMOtherm和机器学习PP

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通过合作研究实现电池单体的设计和优化—MS,COSMOtherm和机器学习PP

我们的目标是到2050年降低二氧化碳水平,实现净零碳排放,电池占据了中心舞台。电池制造商、小众电池设计师、汽车原始设备制造商、eVTOL飞机制造商和材料公司都在投资于电池技术的突破性创新。电池是复杂的材料系统,其开发需要熟练的专业知识和先进的数字解决方案。

达索Dassault Systèmes合作研究团队已经在多个研发领域支持了超过25年的行业,如汽车、航空航天、高科技、采矿、能源、先进材料、消费包装商品、工业设备、医疗保健和医疗设备。合作研究公司的多学科领域专家使用基于3D化学的软件工具(主要是Materials Studio, COSMOthermPipelinePilot)开发了先进技术能力(ATC)。专有的atc包括经过验证的算法、内容、模型、方法和工作流。

合作研究公司为电池单元设计、子单元组件优化、制造过程改进以及AI/机器学习驱动的电池性能预测提供灵活和协作的合作。与工业客户密切合作,团队为工艺、性能和产品提供了重要的新见解。合作研究团队帮助客户提高他们的研发效率,加速他们的创新,实现主动的故障补救,增强他们的知情决策能力,并快速跟踪他们的创新产品进入市场。合作研究公司(Contract Research)的严格保密和互利的知识产权条款,以及及时交付目标明确的里程碑,是双方成功合作创造更轻、更快、更好、更便宜、更安全、更容易回收的下一代电池的完美配方。

合作研究团队帮助为不同行业提供电池解决方案。由于审计业务的性质,案例研究中只共享高级信息。

案例研究 1

– www.tech-box.com.cn –

面向成功客户的集中实验:一家全球汽车制造商

通过合作研究实现电池单体的设计和优化—MS,COSMOtherm和机器学习PP

“Modeling & Simulation results provided by CONTRACT RESEARCH experts enabled us to define and focus our experiments towards the most productive path cutting our time down by 30%”

Director R&D, Automotive Manufacturer

01

挑战

为了寻找下一代电池可能的电解液替代品,实验时间太长,成本太高。

02

解决方案

合作研究团队运用他们的专业知识建立了不同电解质的验证模型。模拟使用了专有的工作流程。随后,该团队进行了生产作业,并分析了运输、热和电化学行为。模拟的性质被用来快速筛选不同的化学体系使用模型第一的方法。此外,验证过的工作流被交付给客户以供进一步使用。

03

结果

(1)基于3D化学的模型验证了可用的实验数据

(2)电解质多种可能性的虚拟孪生模型

(3)使用第一性原理三维化学方法模拟关键性质

(4)通过热物性的虚拟筛选,考虑了安全性

(5)确定替代电解质候选者在实验室测试

案例研究 2

– www.tech-box.com.cn –

以工作流程加速创新客户:汽车制造商

通过合作研究实现电池单体的设计和优化—MS,COSMOtherm和机器学习PP

“Strong partnership through CONTRACT RESEARCH makes all the difference. Our engineers now use workflows created by validated first-principles 3D Chemistry based modeling & simulations to innovate 40% faster.”

Manager, Cell Design Lab, Automotive Manufacturer 

01

挑战

工程模型需要实验数据,这些数据有时需要花费时间来获取或难以测量。关于局部现象如溶胀、枝晶生长、降解和老化的实验数据通常是不可能获得的。

02

解决方案

合作研究团队应用第一性原理三维化学建模和仿真,在缺乏实验数据的情况下获得关键特性。微尺度模拟的输出作为工程尺度模拟的输入。所得到的电池性能模型与测量数据进行了比较,结果显示性能良好。Contract Research交付了经过验证的模型和工作流程,供单元设计工程师使用。

03

结果

(1)开发预测性能的工作流程;与实测实验数据进行验证

(2)验证传输属性的工作流

(3)验证了电化学性能的工作流程

(4)验证局部结构和机械性能的工作流程

(5)验证热性能的工作流程

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