์ผ | ์ | ํ | ์ | ๋ชฉ | ๊ธ | ํ |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | ||
6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 |
20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 |
27 | 28 | 29 | 30 |
- gradient descent
- ์ ๋ฝ ๊ตํํ์
- m1 anaconda ์ค์น
- special method
- 2022๋
- Machine learning
- li-ion
- Python
- ์๊ทน์ฌ
- anaconda ๊ฐ์ํ๊ฒฝ
- set add
- ์ ๋ฝ
- fluent python
- ๋์23์ด
- ๋ฏธ๋์์ ํด์ธ๊ตํ
- ์ฒญ์ถ ํ์ดํ
- electrochemical models
- ๋ฏธ๋์์ ์ฅํ์
- ์ค์คํธ๋ฆฌ์
- cost function
- ํน๋ณ ๋ฉ์๋
- ์ ํํ๊ท
- Linear Regression
- ๊ตํํ์
- set method
- Andrew ng
- fatigue fracture
- ์ด์ฐจ์ ์ง
- Deeplearning
- ๋ฅ๋ฌ๋
- Today
- Total
๋ชฉ๋ก๐ ์ด์ฐจ ์ ์ง/๋ ผ๋ฌธ ๋ฆฌ๋ทฐ (6)
Done is Better Than Perfect

๐ MSCC-DRL: Multi-Stage constant current based on deep reinforcement learning for fast charging of lithium ion batteryJournal of Energy Storage, 2024 ์ ๊ธฐ์ฐจ(EV) ์์ฅ์ ๊ธ์ฑ์ฅ๊ณผ ํจ๊ป ๊ทนํ ๊ธ์ ์ถฉ์ (Extreme Fast Charging, XFC)์ ๋ํ ํ์์ฑ์ด ์ ์ ๋ ์ปค์ง๊ณ ์์ต๋๋ค. ํนํ, ๋ฐฐํฐ๋ฆฌ๋ฅผ 10~15๋ถ ๋ด์ 80% SOC(State of Charge)๊น์ง ์ถฉ์ ํ๋ ๊ฒ์ด ์ ๊ณ์ ์ฃผ์ ๋ชฉํ๋ก ์ค์ ๋๊ณ ์์ต๋๋ค. ํ์ง๋ง ๊ธ์ ์ถฉ์ ์ ์งํํ ๊ฒฝ์ฐ, ๋ฐฐํฐ๋ฆฌ ๋ด๋ถ ์ํ๊ฐ ๊ธ๊ฒฉํ๊ฒ ๋ณ๋ํ๋ฉด์ ๋ฐฐํฐ๋ฆฌ์ ์ดํ๋ ๋น ๋ฅด๊ฒ ์งํ๋ ์ ์์ต๋๋ค. ๋ฐ๋ผ์, ๋ฐฐํฐ๋ฆฌ์ ์ดํ๋ฅผ ์ต์ํํ๋ฉด์๋ ๋น ..

๐ Electrochemicalโmechanical coupled model for computationally efficient prediction of long-term capacity fade of lithium-ion batteriesJournal : Journal of Energy Storage โ24 (IF 8.9) [ summary ]์ ์ ๋ชจ๋ธ : ISIF model, SVD-ISIF modelAging์ ์ํฅ์ ์ฃผ๋ mechanical fatigue fracture of cathode particles ๋ชจ๋ธ๋งISIF ( inhomogeneous stress-induced fracture)Electrochemicalโmechanical coupled capacity fade modelKne..

Capacity Estimation of Lithium-Ion Batteries for Various Aging States Through Knowledge TransferJournal : IEEE Transactions on Transportation Electrification โ21 (IF 7.2)17 citations [ summary ]electrochemical knowledge๋ฅผ ํ์ตํ๋ inverted bottleneck network(IBN)์ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ๋ฆฌํฌ ์ด์จ ๋ฐฐํฐ๋ฆฌ์ aging states์ ๋ํ ์๋ก์ด capacity estimation ๋ฐฉ์ ์ ์๋ฌผ๋ฆฌ์ ์ผ๋ก ๊ฐ๋ฅํ ํ๋ผ๋ฏธํฐ ์กฐํฉ์ ๋ํด sythetic data ์์ฑ (๋ฐฐํฐ๋ฆฌ์ ํน์ฑ ์ ๋ณด๋ฅผ knowledge transfer) โ AE..

Strategically switching metaheuristics for effective parameter estimation of electrochemical lithium-ion battery modelsJournal : Energy Storage โ23 (IF 8.9)10 citations [ summary ]SIA์ 23๊ฐ baseline function ์ค 10๊ฐ ์ ํ (ํน์ metaheuristic์ ํจ๊ณผ์ ์ธ ๋ชจ์) (table 2)10๊ฐ์ baselie function ํ์ตํ FuncNet(CNN)์ ์ฌ์ฉํด object function์ ๊ฐ์ฅ ์ ์ฌํ baseline function ์๋ณ โ FuncNet์ผ๋ก objective function identifyํจCNN์์ ์๋ณ๋ ๊ฐ์ฅ ์ ์ฌํ..

Effective and practical parameters of electrochemical Li-ion battery models for degradation diagnosis Journal : Energy Storageโ 21 (IF 8.9)32 citations [Summary]params ์ค์๋ fixed params, dynamic params๊ฐ ์์15๊ฐ์ dynamic params๋ aging์ ๋ฐ๋ผ ๋ณํจ15๊ฐ์ params์ ๋ํด GA ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ผ๋ก ํ๋ผ๋ฏธํฐ ์ต์ ํ15๊ฐ์ params ์ค์ battery degradation diagnosisํ๋ ํ๋ผ๋ฏธํฐ ์ ํ3๊ฐ์ง ์๋ ด ์กฐ๊ฑด , CI (Confidence Interval) ์ฌ์ฉ๊ฒฐ๊ณผ : degradation diagnosis ํ๋ผ๋ฏธํฐcat..

๐ A review on the key issues of the lithium ion battery degradation among the whole life cycle eTransportation 1 (2019)citations : 1009 [ ๊ฐ๋จ ์์ฝ ]์ด ๋ ผ๋ฌธ์ ๋ฆฌํฌ ์ด์จ ๋ฐฐํฐ๋ฆฌ์ ์ ์ฒด ์๋ช ์ฃผ๊ธฐ์ ๊ฑธ์น ์ดํ(degradation) ์ด์๋ฅผ ์ข ํฉ์ ์ผ๋ก ์ ๋ฆฌํ ๋ฆฌ๋ทฐ ๋ ผ๋ฌธ๋ฐฐํฐ๋ฆฌ ๋ด๋ถ ์ดํ ๋ฉ์ปค๋์ฆ์ ๋ํ ์ค๋ช - ์๊ทน/์๊ทน ์ฌ๋ฃ๋ณ ์ดํ ์์ธ ๋ถ์๋ฐฐํฐ๋ฆฌ ์ดํ์ ์ํฅ์ ๋ฏธ์น๋ ์์ธ๋ค์ค๊ณ(design) ๋จ๊ณ์์์ ์ํฅ: ์ฌ๋ฃ, ์ ๊ทน, ์ , ์์คํ ๋ ๋ฒจ ์ค๊ณ์ ์กฐ(manufacture) ๋จ๊ณ์์์ ์ํฅ: ์ ๊ทน ์ ์, ์ ์กฐ๋ฆฝ, ์ ํด์ง ์ฃผ์ , ํ์ฑ ๊ณต์ ๋ฑ์ฌ์ฉ(application) ๋จ๊ณ์์์ ์ํฅ: ์จ๋, S..