進化した経験的モデルによってバッテリー設計を加速する方法
バッテリーセルのより優れた挙動解析のために、経験的回路モデルの校正技術を向上
経験的回路モデルは、精度が適正であることと、計算時間がきわめて速いことから、バッテリーの熱 / 電気的挙動のシミュレーションに広く使われています。いくつかの簡易なテストによってパラメーター化することで、セルの挙動をモデルとして適切に表現できます。
ただし、セルの特性評価がどれだけ簡易だとしても、経験的モデルの校正にこれらのテストを用いるとなると、非常に時間がかかるうえ、エンジニアの作業も煩雑になります。
このウェビナーでは、スピーカーを務めるBattery Design社のRobert Spotnitz氏とシーメンスのKaushik Illaが、バッテリーセルの経験的モデルを効率的に校正する方法と、経験的モデルを使用してセルの充放電時の体積変化のメカニズムを捉える方法をご説明します。
学べる内容:
- プリプロセスの工数を無くすために、経験的回路モデルの校正をどう向上させれば良いか
- 経験的モデルがどのようにして、セルの膨張収縮解析をサポートすることができるのか
- シーメンスはどのようにして、すべてのSimcenterソリューション間でセル等価モデルの連続性を実現しているのか
スピーカー:
Robert Spotnitz
Battery Design社CEO
Kaushik Illa
シーメンスデジタルインダストリーズソフトウェア、アプリケーション・スペシャリスト