Philipp, Micha und Horstmann, Birger und Latz, Arnulf (2023) Machine Learning to identify degradation mechanisms. HIU Biennial Metting, 2023-07-11 - 2023-07-12, Ulm, Deutschland.
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Kurzfassung
Use of machine learning to investigate degradation of Li-ion batteries via SEI formation. Bayesian methods for parameterization of possible degradation models and consistent model selection.
elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/201201/ | ||||||||||||||||
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Dokumentart: | Konferenzbeitrag (Poster) | ||||||||||||||||
Titel: | Machine Learning to identify degradation mechanisms | ||||||||||||||||
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: | Machine learning, Bayesian methods, degradation, Li-ion batteries | ||||||||||||||||
Veranstaltungstitel: | HIU Biennial Metting | ||||||||||||||||
Veranstaltungsort: | Ulm, Deutschland | ||||||||||||||||
Veranstaltungsart: | nationale Konferenz | ||||||||||||||||
Veranstaltungsbeginn: | 11 Juli 2023 | ||||||||||||||||
Veranstaltungsende: | 12 Juli 2023 | ||||||||||||||||
HGF - Forschungsbereich: | Energie | ||||||||||||||||
HGF - Programm: | Materialien und Technologien für die Energiewende | ||||||||||||||||
HGF - Programmthema: | Chemische Energieträger | ||||||||||||||||
DLR - Schwerpunkt: | Energie | ||||||||||||||||
DLR - Forschungsgebiet: | E SP - Energiespeicher | ||||||||||||||||
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | E - Elektrochemische Prozesse, E - Elektrochemische Speicher | ||||||||||||||||
Standort: | Ulm | ||||||||||||||||
Institute & Einrichtungen: | Institut für Technische Thermodynamik > Computergestützte Elektrochemie | ||||||||||||||||
Hinterlegt von: | Philipp, Micha | ||||||||||||||||
Hinterlegt am: | 18 Dez 2023 18:01 | ||||||||||||||||
Letzte Änderung: | 12 Jul 2024 08:17 |
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