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抽象的

汽车应用冷启动行为时二次电池输出的预测

E.Jensi Miria、S.Ambalavanan

人们对二次电池模型进行了广泛的研究工作，其复杂程度各不相同。他们使用电池设计、从性能估计到电路仿真的电池可用参数来捕获特定目的的电池行为。这项工作解释了基于人工神经网络（ANN）的二次电池的计算模型，其重点是汽车应用中高倍率放电行为和低温冷启动行为的预测。这次交流的新颖之处在于我们预测了具有减少放电时间、减少工作时间和节省能源的功能。利用实验测量数据验证了该方法的准确性。计算值与实验数据吻合较好，相关误差可以接受。这项工作的最终结论将展示电池运营商如何更好地控制不同应用的电池的质量和性能。该方法可用作汽车行业的质量保证工具。