文档名：基于方程和神经网络算法的锂原电池贮存模型
摘要：基于阿伦尼乌斯方程和神经网络算法,以温度为加速应力,开展了锂氟化碳电池(Li/CFx)加速贮存寿命模型的建立和研究.在基于阿伦尼乌斯方程的加速寿命模型中,模型计算值与实测数据结果准确率达到99％以上.在基于神经网络算法的模型中,少量的数据量训练即实现准确率达到85％,为锂原电池的寿命预测提供了有效指导.
作者：郑海山 苏晓倩 谢欣 孟云 张洋 Author：ZHENGHaishan SUXiaoqian XIEXin MENGYun ZHANGYang
作者单位：中国电子科技集团公司第十八研究所,天津300384空军装备部驻天津地区第三军事代表室,天津300000
刊名：电源技术 ISTICPKU
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2023, 47(3)
分类号：TM911
关键词：锂氟化碳电池 贮存寿命模型 阿伦尼乌斯方程 神经网络算法
机标分类号：O212.1TM912TP391
在线出版日期：2023年4月6日
基金项目：基于方程和神经网络算法的锂原电池贮存模型[
期刊论文] 电源技术--2023, 47(3)郑海山 苏晓倩 谢欣 孟云 张洋基于阿伦尼乌斯方程和神经网络算法,以温度为加速应力,开展了锂氟化碳电池(Li/CFx)加速贮存寿命模型的建立和研究.在基于阿伦尼乌斯方程的加速寿命模型中,模型计算值与实测数据结果准确率达到99％以上.在基于神经网络算法...参考文献和引证文献
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