锂离子电池，作为能源转型与电动车市场崛起的基石，正迎来研发与应用的飞跃。面对繁杂设计参数与实验盲点，电池仿真技术，尤以COMSOL为代表的多物理场仿真，精准解析电池内部机理，从微观行为到宏观性能，搭建完整模型，显著提升开发效率与成果质量。
人工智能与电池管理技术的深度融合，催生了电池科技的智能革命。状态监测、寿命预测、故障预警、充电优化、电池组均衡至环境影响评估，AI贯穿电池全生命周期，优化性能，保障安全，促进资源循环利用，引领电池管理进入智慧时代。
安全、材料创新与计算技术的协同进步，推动电池科技迈向新高度。从热失控防御到全固态电池探索，再到多尺度建模，多学科交叉研究揭示电池复杂行为，为高性能、高安全的下一代电池铺平道路。
综上，仿真技术与人工智能正重构锂离子电池的研发与应用格局，携手攻克挑战，释放电池科技的巨大潜能，加速绿色能源未来的到来。
下面是几个专题资料你们也可以看下
锂离子电池力学耦合及相场法模拟技术与应用
| 目录 | 主要内容 |
| 锂离子电池基础 | 1. 锂离子电池的工作原理概述 2. 电池电极材料的分类与特性 3. 锂离子电池电极材料的微细观结构 4. 锂电池电极极材料机械损伤模式 5. 电池颗粒、极片、电芯尺度力-电-化-热多场耦合模型概述 |
| 力学-电化学耦合模型与仿真 | 1. 电化学原理与电池模型概述 2. 力化学耦合的基本模型 3. COMSOL软件基本操作 (1) COMSOL软件基本操作 (2) 耦合模型的验证与应用 4. 电池材料的力学与电化学耦合性能分析 (1) 耦合效应对电池性能的影响 (2) 耦合模型的验证与应用 5. 颗粒尺度耦合模型在电池失效分析中的应用 6. 电化学仿真软件的使用与案例分析 (1) 各向异性纳米线锂化应力分析（实例讲解1）
(2) 化学反应及死锂现象研究（案例分析2）
(3) 锂化循环损伤计算（案例分析3）
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| 相场模型与界面演化-理论 | 1. 相场模型的基本原理与模型推导 2. Cahn-Hilliard模型与Allen-Cahn模型介绍与对比 3. 扩散相场计算（案例分析4）
4. 锂枝晶生长的的相场模拟（案例分析5） (1) 锂枝晶生长机制 (2) 相场模型在锂枝晶模拟中的应用 5. 力-化学耦合断裂的相场分析（案例分析6） (1) 断裂机制的模拟
(2) 力-化学耦合对断裂行为的影响 |
| 全固态电池界面问题 | 1. 全固态电池的界面特性 (1) 全固态电池界面稳定性 (2) 界面设计对电池性能的影响 2. 界面应力与电化学稳定性 (1) 界面应力的来源与影响 (2) 电化学稳定性的评估方法 3. 界面优化策略与模拟 4. 固态电池锂金属孔洞演化模拟（案例分析7）
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| 多尺度建模技术 | 1. 多尺度建模的策略与方法 2. 从原子尺度到宏观尺度的模拟 3. 多尺度模型在电池设计中的应用 4. P2D模型仿真（案例分析8） 5. 考虑颗粒分布的电极性能模型仿真（案例分析9） |
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
| 目录 | 主要内容 |
| 电池管理技术概述 | 1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 Ø SOC估计 Ø SOH估计 Ø 寿命预测 Ø 故障诊断 |
| 人工智能机器学习 基础 | 1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 |
| 人工智能在电池荷电状态估计中的应用 | 1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于迁移学习的SOC估计 (1) 基于迁移学习的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计 (1) 基于融合模型和融合算法的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC融合估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 实例讲解-基于迁移学习的SOC估计方法
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| 人工智能在电池健康状态估计中的应用 | 1. 健康状态估计方法概述 2. 片段恒流工况下的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 3. 动态工况下基于模型误差谱的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 动态工况下基于老化特征提取的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 5. 多阶充电工况下的实车电池系统SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 6. 电池组内单体SOH快速估计方法 数据集、估计框架、估计结果 7. 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法 8. 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法
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| 人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 | 1. 寿命预测和衰后行为预测方法概述 2. 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于深度学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 基于轻量化机器学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 5. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法
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| 人工智能在电池热失控预警中的应用 | 1. 电池热失控预警方法概述 2. 数据集介绍 3. LOA算法的电池系统周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法 Ø 算法框架 Ø 结果 6. 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法
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| 人工智能在其他电池管理中的应用 | 1. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 2. 人工智能在充电策略优化中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 Ø 结果 |
COMSOL锂离子电池仿真技术与应用
| 时间 | 课程内容 |
| 第一天 上午 | 1. COMSOL 仿真基础 1.1 数值仿真基本要素及其在 COMSOL 中的对应 1.1.1 模型参数与变量 1.1.2 物理场添加及电解条件设置 1.1.3 模型构建与网格划分 1.1.4 求解器类型与设置 1.1.5 后处理及数据分析 1.2 COMSOL 中锂离子电池接口 1.2.1 电池基本物理过程及控制方程 1.2.2 常用电池边界条件及初始条件 1.2.3 常用电池电极材料参数设置 |
| 第一天 下午 | 2. 锂离子电池典型机理模型 2.1 P2D模型的理解与分析 2.2 COMSOL中电池P2D模型构建 2.2.1 模型参数输入 2.2.2 模型构建及模型材料设置 2.2.3 电池物理方程及参数设置 2.2.4 网格划分与求解器设置 2.3 从P2D到P3D模型 2.4 锂离子电池内部电流分布模拟
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| 第二天 上午 | 3. 锂离子电池电化学-热耦合模型 3.1 P2D电化学模型与电池热模型耦合 3.2 电池集总参数模型及其与电池热模型耦合 3.3 两种电池电(化学)-热耦合模型的区别及应用场景 3.4 不同类型锂离子电池建模及仿真演示
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| 第二天 下午 | 4. 锂离子电池衰退模型及仿真 4.1 COMSOL中电池充放电循环仿真 4.1.1 电池充放电循环边界条件设置 4.1.2 电池加速衰退设置 4.1.3 电池充放电循环仿真后处理技巧 4.2 锂离子电池常见衰退现象及其数学描述 4.2.1 负极SEI膜增厚过程仿真 4.2.2 活性锂损失计算 4.3 锂离子电池衰退模型构建及仿真演示
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| 第三天 上午 | 5. 动力电池热管理技术及数值仿真 5.1 热管理技术简述 5.2 动力电池风冷及模型构建 5.2.1 空气流动过程仿真及常用物理接口介绍 5.2.2 锂离子电池-空气流动耦合模型构建 5.2.3 典型工况电池空冷模型构建及仿真演示
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| 第三天 下午 | 5.3 动力电池液冷及模型构建 5.3.1 液气流动过程仿真及常用物理接口介绍 5.3.2 锂离子电池-冷却液流动耦合模型构建 5.3.3 典型工况电池液冷模型构建及仿真演示
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| 第四天 上午 | 6. 锂金属电沉积过程数值模拟 6.1 锂金属电沉积涉及的物理接口简介 6.1.1 一次、二次和三次电流分布接口 6.1.2 稀溶液理论与浓溶液理论 6.2 锂硫电池模型构建
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| 第四天 下午 | 6.3 锂离子电池异构模型 6.3.1 电池异构模型的意义 6.3.1 电池异构模型构建
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