机译:数据驱动的多尺度框架,以估计微观结构图像的锂离子电池的有效特性
Stanford Univ Energy Resources Engn Stanford CA 94305 USA|PARC Palo Alto CA 94304 USA;
Stanford Univ Energy Resources Engn Stanford CA 94305 USA|Rivian Automot LLC Irvine CA 92618 USA;
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Lithium-ion battery; Electrochemical modeling; Homogenization; Closure variable resolution; Scanning electron microscopy; Bruggeman effective medium theory;
机译:基于粒子群优化和k近邻回归的数据驱动方法估计锂离子电池容量
机译:使用经验模型和数据驱动方法融合预测锂离子电池容量预测框架
机译:锂离子电池电池电极生产中的数据驱动模型的概念框架
机译:锂离子电池在线状态估计的多尺度数据驱动框架
机译:锂离子电池的多尺度微观结构建模与机电设计
机译:PVDF在锂离子电池NCM阴极浆液流变学中的作用
机译:其电子和离子输送机构特异性的高密度锂离子电池复合电极微结构的多尺度表征
机译:利用植被覆盖的Landsat图像估算土壤有效水力特性