看点:密歇根大学开发新方法 将EV电池测试时间缩短75%
(资料图)
据外媒报道,密歇根大学(University of Michigan)的研究人员表示,通过一种简化方法来测试新型电动汽车电池的寿命,可使测试速度提高四倍。
(图片来源:密歇根大学)
采用这种优化框架来评估电池配置的长期性能,可以大幅减少评估成本。相比之下,业界传统采用的试错测试法,需要很长的评估时间。
目前,电动汽车电池制造商致力于解决续航里程焦虑和充电设施短缺问题。电池设计中涉及的参数包括使用材料,以及电极厚度、电极中的粒子大小等等。在测试每种配置时,通常需要进行为期数月的完全充放电,以模拟十年使用情况。为了发现更好的电池设计,需要反复进行这样的测试,这是极其耗时的。因此,对电池开发商来说,加快电池测试速度,非常有利于寻找合适的材料和配置组合,为用户提供足够的行驶容量。
该团队负责人Wei Lu教授表示:“我们的方法不仅可以减少测试时间,还能自动生成更好的设计。研究人员会根据早期反馈,放弃没有前途的电池配置,而不是让它们一直循环到最后。这不是一项简单的任务,因为在早期循环周期中表现一般的电池配置,可能在后期表现良好,反之亦然。研究人员已经系统地制定了早停工艺,使系统能够从积累的数据中学习,以产生有希望的新配置。”
为了大幅减少时间和成本,密歇根大学的研究人员利用其在机器学习方面的最新进展,创建了一个既知道何时退出,又知道如何在运行过程中变得更好的系统。该框架利用异步连续减半算法(Asynchronous Successive Halving Algorithm)和超频(Hyperband)数学技术来中断不良循环测试,以节省资源。同时,从以前的测试中获取数据,并提出一些新的参数集,通过TPE算法进行研究。
另外,该系统可以生成多种电池配置,以便同时进行测试(即所谓的异步并行化),这也是节省时间的关键因素。如有任何配置完成测试或被放弃,该算法将立即计算需要测试的新配置,而无需等待其他测试结果。
这种框架非常有效,可用于测试所有类型的电池设计,如电动汽车电池、内燃机汽车的电池和手机电池等。该研究论文的第一作者、密歇根大学机械工程系博士生Changyu Deng表示:“与性能预测模型相结合,这个框架可以变得更有效。希望这项工作有助于提出改进方法,引导研究人员优化电池,帮助制造更好的电动汽车和其他设备。”
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