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Bayesian Optimization for Parameterization of Battery Cell Models

Horstmann, Birger und Kuhn, Yannick und Latz, Arnulf (2022) Bayesian Optimization for Parameterization of Battery Cell Models. 31st Topical Meeting of the International Society of Electrochemistry, 2022-05-15 - 2022-05-19, Aachen, Deutschland.

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elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/191243/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Bayesian Optimization for Parameterization of Battery Cell Models
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Horstmann, Birgerbirger.horstmann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1500-0578NICHT SPEZIFIZIERT
Kuhn, Yannickyannick.kuhn (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9019-2290NICHT SPEZIFIZIERT
Latz, Arnulfarnulf.latz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1449-8172NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:machine learning, battery modelling
Veranstaltungstitel:31st Topical Meeting of the International Society of Electrochemistry
Veranstaltungsort:Aachen, Deutschland
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:15 Mai 2022
Veranstaltungsende:19 Mai 2022
HGF - Forschungsbereich:Energie
HGF - Programm:Materialien und Technologien für die Energiewende
HGF - Programmthema:Elektrochemische Energiespeicherung
DLR - Schwerpunkt:Energie
DLR - Forschungsgebiet:E SP - Energiespeicher
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):E - Elektrochemische Speicher
Standort: Ulm
Institute & Einrichtungen:Institut für Technische Thermodynamik > Computergestützte Elektrochemie
Hinterlegt von: Horstmann, Birger
Hinterlegt am:12 Dez 2022 18:51
Letzte Änderung:12 Jun 2024 15:13

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