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Lifetime prediction on lithium-ion battery cell and system level

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Lifetime prediction on lithium-ion battery cell and system level (Volumen 8) (Tienda española)

Severin Lukas Hahn (Autor)

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Lectura de prueba, PDF (330 KB)
Indice, PDF (85 KB)

ISBN-13 (Impresion)	9783736976290
ISBN-13 (E-Book)	9783736966291
Idioma	Inglés
Numero de paginas	230
Laminacion de la cubierta	mate
Edicion	1.
Serie	Energie & Nachhaltigkeit
Volumen	8
Lugar de publicacion	Göttingen
Lugar de la disertacion	Stuttgart
Fecha de publicacion	23.08.2022
Clasificacion simple	Tesis doctoral
Area	Química Ingeniería eléctrica
Palabras claves	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 para pagina web externa	https://de.linkedin.com/company/electrical-energy-storage-ees

Descripcion

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.