Cuvillier Verlag
| Departments | |
|---|---|
| Book Series (90) |
1260
|
| Humanities |
2246
|
| Natural Sciences |
5309
|
| Mathematics | 223 |
| Informatics | 310 |
| Physics | 971 |
| Chemistry | 1346 |
| Geosciences | 130 |
| Human medicine | 241 |
| Stomatology | 10 |
| Veterinary medicine | 98 |
| Pharmacy | 147 |
| Biology | 812 |
| Biochemistry, molecular biology, gene technology | 114 |
| Biophysics | 25 |
| Domestic and nutritional science | 44 |
| Agricultural science | 992 |
| Forest science | 202 |
| Horticultural science | 18 |
| Environmental research, ecology and landscape conservation | 145 |
| Engineering |
1713
|
| Common |
91
|
|
Leitlinien Unfallchirurgie
5. Auflage bestellen |
|
Advanced Search
Hard Copy
EUR 71.88
E-book
EUR 51.00
Lifetime prediction on lithium-ion battery cell and system level (Volume 8) (English shop)
Severin Lukas Hahn (Author)Preview
Extract, PDF (330 KB)
Table of Contents, PDF (85 KB)
| ISBN-13 (Hard Copy) | 9783736976290 |
| ISBN-13 (eBook) | 9783736966291 |
| Language | English |
| Page Number | 230 |
| Lamination of Cover | matt |
| Edition | 1. |
| Book Series | Energie & Nachhaltigkeit |
| Volume | 8 |
| Publication Place | Göttingen |
| Place of Dissertation | Stuttgart |
| Publication Date | 2022-08-23 |
| General Categorization | Dissertation |
| Departments |
Chemistry
Electrical engineering |
| Keywords | Lithium-ion battery, Mechanical, Module bracing, Cell thickness growth, Lifetime, Pressure Prediction, Mechanical bracing, Module stiffness, Pressure Evolution, Thickness growth, Test setup, Cell stiffness, Calendar aging, Cyclic aging, Lifetime prediction, Solid electrolyte interface, SEI, Model validation, Lithium loss, Testing jig, Loss of active material, LAM, Mechanistic aging model, Cycling window, Half-cell potential, Full-cell window, Electrochemical stability window, Lithium Plating, Lifetime assurance, Machine-learning inspired validation, System level, Module bracing, Cell press, Semi-empirical model, Full-scale battery test, Gas expulsion, Force evolution, Buffer layer, Predictive capability, Quantitative validation, Lithium-Ionen Batterie, Mechanisch, Modulverspannung, Zelldickenwachstum, Lebensdauer, Druckprognose, Mechanische Verspannung, Modulsteifigkeit, Druckentwicklung, Dickenwachstum, Testaufbau, Zelldicke, Kalendarische Alterung, Zyklische Alterung, Lebensdauervorhersage, Solid electrolyte interface, SEI, Modelvalidierung, Lithiumverlust, Einspannvorrichtung für Tests, Aktivmaterialverlust, LAM, Mechanistisches Alterungsmodell, Zyklisierungsfenster, Halbzellenpotential, Vollzellenfenster, Elektrochemisches Stabilitätsfenster, Lithium Plating, Lebensdauerabsicherung, Validierung inspiriert durch maschinelles Lernen, System-Level, Modulverspannung, Zellpresse, Semi-empirisches Modell, Test an Gesamtbatterie, Gasexpulsion, Kraftentwicklung, Spannmatte, Vorhersagekraft, Quantitative Validierung |
| URL to External Homepage | https://de.linkedin.com/company/electrical-energy-storage-ees |
Description
Lithium-Ionen Batteriesysteme leiden unter elektrochemischen Degradations- und Ausfallmechanismen, die nur mit hohem Testaufwand abzusichern sind. Daher verfolgt diese Arbeit das Ziel, Prädiktionen des kalendarischen Kapazitätsverlustes und der Druckentwicklung auf Zell- und Systemebene zu verbessern. Eine fundamentale Inkonsistenz semi-empirischer kalendarischer Alterungsmodelle konnte aufgrund theoretischer Überlegungen aufgelöst werden, indem der Einfluss der initialen Anodendeckschicht berücksichtigt wird. Ein neuartiges Validierungskonzept, welches durch maschinelles Lernen inspiriert wurde, konnte die dadurch verbessere Prognosefähigkeit gegenüber der Literatur aufzeigen. Das Verhalten von Einzelzellen in repräsentativer Modulverspannung konnte auf einer neuen aktiv geregelte Zellpresse untersucht werden und schuf grundlegendes Verständnis. Die Presse ermöglichte damit die Systemmodellierung der Druckentwicklung, deren detaillierte Parametrisierung und die Messung des Gasverdrängungsdruckes von laminierten Zellen. Durch die Messung der Druckentwicklung in Alterungsversuchen von Modulen konnte die Modellprädiktion auf Systemebene erfolgreich für Moduldesigns validiert werden.
