本发明公开了一种基于神经网络的
锂电池正极材料元素掺杂/包覆量的调控方法,包括以下步骤:S1、确定与锂离子电池性能直接相关的参数,利用所述相关参数建立初始数据集;S2、建立用于预测锂电池正极材料元素掺杂/包覆量的神经网络模型,利用已构建的数据集对模型进行训练集评估,得到符合预设精度的神经网络模型;S3、利用得到的神经网络模型对不同元素掺杂/包覆量的材料进行预测,得到锂离子电池的稳定性数据。本发明通过对锂离子电池高镍正极材料中元素最佳掺杂/包覆量预测,得到最佳的循环圈数,节省了测试资源,提高了测试效率。
声明:
“基于神经网络的锂电池正极材料元素掺杂/包覆量的调控方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)