新方法将电动汽车电池测试时间缩短75%

密歇根大学的研究人员开发了一种优化的通用电池循环框架，可以将新电动汽车电池设计的模拟和物理测试时间减少约 75%。优化框架可以显着降低评估电池配置长期性能的成本。该框架发表在Patterns杂志的一篇开放获取论文中。

测试时间的缩短可以极大地推动电池开发商寻找正确的材料和配置组合。

电池设计中涉及的参数包括从使用的材料到电极的厚度到电极中颗粒的大小等等。测试每种配置通常意味着几个月的完全充电然后完全放电——即循环电池——1000 次以模拟十年的使用。通过大量可能的电池设计重复此测试以发现更好的设计非常耗时。

为了大幅减少时间和成本，UM 工程师利用最新的机器学习技术创建了一个系统，该系统既知道何时退出，又知道如何在运行过程中变得更好。

该框架使用称为异步连续减半算法和 Hyperband 的数学技术进行循环测试，以节省资源。同时，它从以前的测试中获取数据，并建议使用 Parzen 估计树进行研究的新的有希望的参数集。

除了切断缺乏希望的测试之外，UM 系统中一个关键的省时元素是它生成多个电池配置以同时进行测试的方式，称为异步并行化。如果任何配置完成测试或被丢弃，算法会立即计算一个新的配置进行测试，而无需等待其他测试的结果。

U-M 的框架可以有效地测试所有类型的电池设计，从汽车电池，到为我们的手表和手机供电的小型产品。但电动汽车电池可能代表了该技术最紧迫的用途。

Mobility Consumer Index 最近进行的一项调查显示，52% 的消费者现在正在考虑在下次购买汽车时使用电动汽车。尽管态度发生了变化，但人们仍然对车辆续航里程（电池容量）和可供驾驶员使用的充电站数量感到担忧。因此，电池性能在将电动汽车推向大众以抵消气候变化影响方面发挥着核心作用。

该研究由 LG 能源解决方案资助。获 取 更多前沿科技?研究 进展访问：https://byteclicks.com

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