Horstmann, Birger und von Kolzenberg, Lars und Köbbing, Lukas (2023) Physics-based models for SEI on graphite and silicon electrodes: How can machine learning help? Symposium on Physics and Machine Learning for Batteries, 2023-10-23, Aachen.
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elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/200826/ | ||||||||||||||||
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Vortrag) | ||||||||||||||||
Titel: | Physics-based models for SEI on graphite and silicon electrodes: How can machine learning help? | ||||||||||||||||
Autoren: |
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Datum: | 2023 | ||||||||||||||||
Referierte Publikation: | Nein | ||||||||||||||||
Open Access: | Nein | ||||||||||||||||
Gold Open Access: | Nein | ||||||||||||||||
In SCOPUS: | Nein | ||||||||||||||||
In ISI Web of Science: | Nein | ||||||||||||||||
Status: | veröffentlicht | ||||||||||||||||
Stichwörter: | battery, simulation, machine learning, SEI | ||||||||||||||||
Veranstaltungstitel: | Symposium on Physics and Machine Learning for Batteries | ||||||||||||||||
Veranstaltungsort: | Aachen | ||||||||||||||||
Veranstaltungsart: | internationale Konferenz | ||||||||||||||||
Veranstaltungsdatum: | 23 Oktober 2023 | ||||||||||||||||
Veranstalter : | RWTH Aachen | ||||||||||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Energie | ||||||||||||||||
HGF - Programm: | Materialien und Technologien für die Energiewende | ||||||||||||||||
HGF - Programmthema: | Elektrochemische Energiespeicherung | ||||||||||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Energie | ||||||||||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | E VS - Verbrennungssysteme | ||||||||||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | E - Materialen für die elektrochemische Energiespeicherung | ||||||||||||||||
Standort: | Ulm | ||||||||||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Technische Thermodynamik > Computergestützte Elektrochemie | ||||||||||||||||
Hinterlegt von: | Horstmann, Birger | ||||||||||||||||
Hinterlegt am: | 18 Dez 2023 17:13 | ||||||||||||||||
Letzte Änderung: | 11 Jul 2024 13:21 |
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