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通過合作研究實現電池單體的設計和優化—MS,COSMOtherm和機器學習PP
我們的目標是到2050年降低二氧化碳水平，實現凈零碳排放，電池占據了中心舞臺。電池制造商、小眾電池設計師、汽車原始設備制造商、eVTOL飛機制造商和材料公司都在投資于電池技術的突破性創新。電池是復雜的材料系統，其開發需要熟練的專業知識和先進的數字解決方案。
達索Dassault Systèmes合作研究團隊已經在多個研發領域支持了超過25年的行業，如汽車、航空航天、高科技、采礦、能源、先進材料、消費包裝商品、工業設備、醫療保健和醫療設備。合作研究公司的多學科領域專家使用基于3D化學的軟件工具(主要是Materials Studio, COSMOtherm和PipelinePilot)開發了先進技術能力(ATC)。專有的atc包括經過驗證的算法、內容、模型、方法和工作流。
合作研究公司為電池單元設計、子單元組件優化、制造過程改進以及AI/機器學習驅動的電池性能預測提供靈活和協作的合作。與工業客戶密切合作，團隊為工藝、性能和產品提供了重要的新見解。合作研究團隊幫助客戶提高他們的研發效率，加速他們的創新，實現主動的故障補救，增強他們的知情決策能力，并快速跟蹤他們的創新產品進入市場。合作研究公司(Contract Research)的嚴格保密和互利的知識產權條款，以及及時交付目標明確的里程碑，是雙方成功合作創造更輕、更快、更好、更便宜、更安全、更容易回收的下一代電池的完美配方。
合作研究團隊幫助為不同行業提供電池解決方案。由于審計業務的性質，案例研究中只共享高級信息。
案例研究 1：面向成功客戶的集中實驗：一家全球汽車制造商
“Modeling & Simulation results provided by CONTRACT RESEARCH experts enabled us to define and focus our experiments towards the most productive path cutting our time down by 30%”
—Director R&D, Automotive Manufacturer
挑戰：
為了尋找下一代電池可能的電解液替代品，實驗時間太長，成本太高。
解決方案：
合作研究團隊運用他們的專業知識建立了不同電解質的驗證模型。模擬使用了專有的工作流程。隨后，該團隊進行了生產作業，并分析了運輸、熱和電化學行為。模擬的性質被用來快速篩選不同的化學體系使用模型第一的方法。此外，驗證過的工作流被交付給客戶以供進一步使用。
結果：
(1)基于3D化學的模型驗證了可用的實驗數據
(2)電解質多種可能性的虛擬孿生模型
(3)使用第一性原理三維化學方法模擬關鍵性質
(4)通過熱物性的虛擬篩選，考慮了安全性
(5)確定替代電解質候選者在實驗室測試
案例研究 2：以工作流程加速創新客戶：汽車制造商
“Strong partnership through CONTRACT RESEARCH makes all the difference. Our engineers now use workflows created by validated first-principles 3D Chemistry based modeling & simulations to innovate 40% faster.”
—Manager, Cell Design Lab, Automotive Manufacturer
挑戰：
工程模型需要實驗數據，這些數據有時需要花費時間來獲取或難以測量。關于局部現象如溶脹、枝晶生長、降解和老化的實驗數據通常是不可能獲得的。
解決方案：
合作研究團隊應用第一性原理三維化學建模和仿真，在缺乏實驗數據的情況下獲得關鍵特性。微尺度模擬的輸出作為工程尺度模擬的輸入。所得到的電池性能模型與測量數據進行了比較，結果顯示性能良好。Contract Research交付了經過驗證的模型和工作流程，供單元設計工程師使用。
結果：
(1)開發預測性能的工作流程；與實測實驗數據進行驗證
(2)驗證傳輸屬性的工作流
(3)驗證了電化學性能的工作流程
(4)驗證局部結構和機械性能的工作流程
(5)驗證熱性能的工作流程
案例研究 3：通過虛擬實驗主動降低風險客戶：航空航天承包商
“The Battery Technology Center used battery materials modeling and simulations expertise of CONTRACT RESEARCH scientific team to save our company both time and money”
—Battery Risk Manager, Aerospace Contractor
挑戰：
由特定供應商提供的電池材料批次間的變化會導致電池性能的巨大變化。
解決方案：
合作研究團隊對材料微觀結構進行了建模，并模擬了關鍵的電化學過程。電極前體的虛擬雙胞胎揭示了結構和形態不均勻的來源，導致細胞性能的變化。進行了一系列的what/if虛擬實驗來模擬批處理變化，并使用基于三維化學的第一性原理模擬來測試它們。從這個練習，團隊能夠規定一個積極的實驗室測試材料之前，建立細胞。供應商被告知對每批進行測試。
結果：
(1)3D化學基于驗證模型
(2)3D化學虛擬孿生的深入見解
(3)模擬變化的一系列what/ if虛擬實驗的輸出
(4)確認由供應商提供的電極前驅體變化引起的故障根源
(5)規定供應商采取補救措施，以避免日后出現違規行為
案例研究 4：故障修復由虛擬雙胞胎啟用客戶：個人設備制造商
“Our company has manufacturing process ‘know-how’ for decades. CONTRACT RESEARCH team delivered critical process ‘know-why’ and enabled us to decrease failure rate from 9% to 1%.”
—VP R&D, Device Manufacturer
挑戰：
某一特定設備的制造過程導致了很高的故障率，盡管對不同的工藝旋鈕進行了調整和調整，但故障仍然存在。
解決方案：
合作研究團隊利用他們在材料和工藝化學方面的專業知識，對可能的失敗原因提出了三個假設。使用先進技術能力(ATC)建模資產，每個假設都進行了虛擬測試。建立了原子模型和中尺度模型，模擬了制造過程的適當步驟。虛擬測試的結果與觀察到的行為進行了比較，揭示了持久失敗的原因。一旦確定了原因，就會使用適當的atc來制定解決問題的方案。
結果：
(1)基于3D化學的三個假設模型
(2)化學虛擬孿生揭示了失敗的原因從一個意想不到的來源
(3)對生產工藝進行適當的改變以補救失敗
案例研究 5：使用機器學習的周期壽命預測客戶：設備制造商
“The CONTRACT RESEARCH team used their battery cell domain expertise combined with machine learning expertise to deliver predictive models for battery life”
—Manager, R&D, Device Manufacturer
挑戰：
質保要求，以滿足消費者的滿意需求，更好和更準確的預測日歷壽命，周期壽命，和操作溫度范圍，這是極其昂貴和耗時的獲得。
解決方案：
客戶為嚴格遵守保密協議的合作研究提供了有關其電池的相關數據。合作研究團隊的專家使用了提供的數據，并生成了客戶專有的機器學習模型，使用Pipeline Pilot作為主要工具，其他技術只有通過合作研究參與才能獲得。由團隊開發的生成預測模型被交付給了我們的客戶。
結果：
(1)機器學習模型，從最初的幾個數據周期預測周期壽命模型，旨在納入未來可獲得的新數據
(2)替代長期實驗的成本和時間高效的方法
(3)供非專家使用的決策工具
北京泰科博思科技有限公司是Materials Studio、COSMOlogic、Pipeline Pilot官方指定代理商，有關軟件詳情或者技術支持請咨詢北京泰科。
電話：010-64951848
郵箱：sales@tech-box.com.cn
北京泰科為廣大學習分子模擬科研人員提供了交流討論平臺，泰科建立了MS、COSMO、PP交流群，群里有專業老師解答問題，如有興趣一起交流，歡迎來電/郵申請入群，作者期待您的參與！
本文翻譯自Dassault Systèmes , 點擊“閱讀原文” ，訪問原文英文鏈接。
公司簡介：
北京泰科博思科技有限公司（Beijing Tech-Box S&T Co. Ltd.）成立于2007年，是國內領先的分子模擬及虛擬仿真綜合解決方案提供商。
北京泰科博思科技有限公司與國際領先的模擬軟件廠商、開發團隊深入合作，為高校、科研院所和企業在材料、化工、藥物、生命科學、環境、人工智能及數據挖掘、虛擬仿真教學等領域提供專業的整體解決方案。用戶根據需要在我們的平臺上高效的進行各種模擬實驗，指導實際的生產設計。
北京泰科博思科技有限公司擁有一支一流的技術服務團隊和資深的專家咨詢團隊，以客戶真正需求出發，服務客戶，為客戶創造價值。我們秉承“職業、敬業、擔當、拼搏、合作”的企業精神，致力于用國際領先的軟件產品和專業全面的技術支持服務，成為客戶可信賴的合作伙伴。
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