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专栏名称: 新能源时代
| 分享能源行业动态、电池设计、专业技能知识等 |
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在人工智能与电池管理技术融合的背景下，电池科技的研究和应用正迅速发展，创新解决方案层出不穷。 从电池性能的精确评估到复杂电池系统的智能监控，从数据驱动的故障诊断到电池寿命的预测优化， 人工智能技术正以其强大的数据处理能力和模式识别优势，推动电池管理领域的技术进步。据最新研究动态，目前在电池管理领域的人工智能应用主要集中在以下几个方面：
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专题一 |
COMSOL仿真与人工智能融合——多孔介质及电化学仿真优化实战 （详情内容点击上方名称查看） 2025年04月12日-04月13日 2025年04月19日-04月20日 在线直播（授课四天） |
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专题二 |
（详情内容点击上方名称查看） 2025年04月18日-04月20日 在线直播（授课三天） |
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专题三 |
（详情内容点击上方名称查看） 2025年05月10日-05月11日 2025年05月16日-05月18日 在线直播（授课五天） |
培训对象
汽车工业、电力工业、材料科学、无机化工、有机化工、环境科学与资源利用、工业通用技术、自动化技术、冶金技术、金属学及金属工艺、物理学、安全科学与灾害防治、航空航天科学与工程、计算机软件及应用、石油天然气工业、船舶工业、动力工程等领域的研究生、科研人员、工程师及相关行业从业者，以及跨领域研究人员和交叉学科专业人士
培训讲师
COMSOL多孔介质电化学讲师
由国内某高校教授带领研究小组讲授。该小组一直致力于多物理场耦合力学相关研究， 迄今发表 SCI 论文 80 余篇， 主要包括 International Journal of Heat and Mass Transfer，Journal of The Electrochemical Society，Journal of Energy Storage 和 Journal of Applied Mechanics 等期刊。主持国家自然科学基金等科研项目。
擅长领域： 多孔介质多物理场耦合建模、锂离子电池电化学仿真分析和 AI 优化设计 等。
COMSOL燃料电池讲师
来自国内重点大学，能源与动力学院新能源系博士、副教授，硕士生导师讲授。授课讲师有着丰富的COMSOL使用经验， 近些年以第一作者在国内外期刊发表论文数十篇，发表专利数项。
擅长领域 ：燃料电池、锂离子电池、储能材料、电化学等模拟与设计、阴极保护模拟、电池集流设计 等。
智能电池管理讲师
来自国家“双一流”建设高校、“985工程”和“211工程”重点高校副教授/博导，长期从事 动力电池系统安全管理研究 的理论和关键技术开发。在 《eTransportation》、《Applied Energy》、《Energy》 等 JCR一区SCI期刊发表论文50余篇，其中十余篇先后入选“ESI全球高被引论文”。 担任储能科学与技术、机械工程学报、电气工程学报等期刊青年编委，担任40余个SCI期刊的审稿人专家。
培训大纲
COMSOL仿真与人工智能融合——多孔介质及电化学仿真优化实战
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目录 |
主要内容 |
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基础篇：COMSOL入门 |
1. 多物理场耦合基础理论 (1) 多物理场耦合的定义与应用领域 (2) 耦合类型：强耦合与弱耦合 2. COMSOL单物理场建模基础理论 (1) COMSOL建模流程：几何建模、物理场模块设置、网格划分、求解与后处理 (2) 常见的边界条件与加载类型 (3) PDE模块使用及技巧 3. COMSOL多物理场耦合建模基础理论 4. COMSOL单物理场建模基础实操：简单几何建模与热传导仿真 (1) 几何建模工具的使用 (2) 实现简单的热传导仿真 5. COMSOL多物理场耦合建模基础实操：固体力学与热传导耦合 (1) 实现固体力学与热传导的耦合分析 数据后处理与结果分析 |
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进阶篇：多孔介质力学与COMSOL应用 |
1. 多孔介质力学基本理论 (1) 多孔介质内部流动与变形耦合（流固耦合渗流/孔隙弹性理论） (2) 多孔介质热流固耦合分析 2. COMSOL中多孔介质耦合模型建模方法 (1) 多孔介质模型（多孔介质模块）的建模 (2) 多孔介质内部多物理场耦合模型的建模 3. 多孔介质在能源和资源领域中的应用 (1) 多孔介质在强化传热中的应用（热流耦合） (2) 多孔介质在地热开采/CCUS等问题（热流固耦合）中的应用 4. 多孔介质力学仿真基础实操 (1) COMSOL多孔介质模块的使用 (2) 流固耦合案例分析 5. 多孔介质多场耦合仿真实操 (1) 热流耦合案例分析 (2) 热流固耦合案例分析 |
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进阶篇：电化学多场耦合与锂离子电池仿真 |
1. 电化学多物理场耦合模型基本理论 (1) 电化学基本模型 (2) 电化学-热两场耦合模型 (3) 电化学-热-力三场耦合模型 (4) 电化学-热-流-力四场耦合模型 (5) 电化学-热-力-副反应耦合模型 2. COMSOL中多物理场耦合模型建模基本方法 (1) P2D电化学模型（锂离子电池模块）的建模 (2) 多物理场的建模 3. 电化学多物理场耦合模型的应用 (1) 锂离子电池结构仿真分析 (2) 电化学-热-力-副反应耦合电池使用寿命分析 4. 锂离子电池结构仿真实操 (1) COMSOL中多物理场模块的使用 (2) 锂离子电池极耳分布对电极应力影响 5. 锂离子电池容量衰减仿真实操 (1) 在COMSOL中实现副反应过程的耦合计算 (2) 循环过程中容量衰减的结果可视化 |
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高阶篇： 人工智能与COMSOL联合仿真优化 |
1. 人工智能与机器学习基础 (1) 人工智能、传统机器学习、深度机器学习的基本概念 (2) 机器学习算法简介 2. COMSOL与人工智能的结合方法 (1) COMSOL仿真数据的导出与处理 (2) 数据的预处理与特征提取 (3) 数据的机器学习、模型训练和验证 3. COMSOL与PyCharm软件（Python）的结合使用实操 (1) 通过COMSOL进行后处理，并导出数据 (2) 训练神经网络模型，并进行验证 4. 基于COMSOL仿真数据与人工智能的电池性能预测案例实操 (1) 利用PyCharm对COMSOL导出数据进行可视化分析 (2) 训练神经网络模型，并进行验证 5. 锂电池设计（结构和参数）优化案例实操 (1) 对COMSOL导出数据进行预处理，并训练机器学习代理模型和验证 (2) 通过优化算法和代理模型进行优化设计 |
COMSOL燃料电池仿真技术与应用
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课程名称 |
课程内容 |
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COMSOL 仿真基础 |
1、COMSOL软件基本操作 1.1 创建模型一般步骤 1.2 几何创建方法 1.3 网格划分技巧 1.4 方程及边界设置 2、后处理 2.1 数据集创建 2.2 衍生量的计算 2.3 结果图的绘制 实例操作：肋片散热模型，化整为零式网格划分模型 |
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COMSOL 燃料电池仿真技术详解 |
3、燃料电池仿真 3.1 燃料电池开路电压计算 3.2燃料电池三种极化损失 4、多孔电极有效扩散系数构建 4.1多孔电极构建方法 4.2曲率与孔隙率关系 4.3尘气模型实现方法 4.4简化的多组分气体传输 实例操作：多孔电极模型、尘气输运模型、混合气体平均模型 5、从简到真的建模方法 5.1只考虑气体输运 5.2 添加导电过程 5.3 添加电化学过程 5.4 添加退化过程 5.5与实验VI曲线的对比验证 实例操作：纽扣电池模型、退化模型、模型验证 6、连接体研究分析 6.1燃料电池活化设置方法 6.2传质-导电-电化学多场耦合方法 6.3传热-传质-动量-导电-电化学多场耦合 6.4连接体优化与设计 实例操作：连接体优化模型、新型连接体模型 7、积碳研究 7.1 燃料电池边界设置 7.2 传质-导电-电化学多场耦合方法 7.3 甲烷内重整反应设置 7.4 甲醇内重整反应设置 7.5积碳分析 实例操作：甲烷积碳模型 8、应力分析 8.1力学边界设置 8.2损伤几率求解 9.3残余应力分析 8.4热应力分析 实例操作：微管应力模型 9、CO2电还原 9.1 均相反应设置 9.2传质-导电-电化学多场耦合方法 9.3 模型验证 9.4 性能分析 实例操作：CO2电还原模型 |
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
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目录 |
主要内容 |
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电池管理技术概述 |
1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 Ø SOC估计 Ø SOH估计 Ø 寿命预测 Ø 故障诊断 |
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人工智能机器学习 基础 |
1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍 |
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人工智能在电池荷电状态估计中的应用 |
1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于迁移学习的SOC估计 (1) 基于迁移学习的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计 (1) 基于融合模型和融合算法的SOC估计方法 数据集、估计框架、估计结果 (2) 全生命周期下的SOC融合估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 实例讲解-基于迁移学习的SOC估计方法 |
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人工智能在电池健康状态估计中的应用 |
1. 健康状态估计方法概述 2. 片段恒流工况下的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 3. 动态工况下基于模型误差谱的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 动态工况下基于老化特征提取的SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果、泛化性验证 5. 多阶充电工况下的实车电池系统SOH估计方法 数据集、估计框架、估计结果 6. 电池组内单体SOH快速估计方法 数据集、估计框架、估计结果 7. 实例讲解-片段恒流工况下的SOH估计方法 8. 实例讲解-基于模型误差谱的SOH估计方法 |
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人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用 |
1. 寿命预测和衰后行为预测方法概述 2. 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法 数据集、估计框架、估计结果 3. 基于深度学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 4. 基于轻量化机器学习的电池Q-V曲线预测方法 数据集、估计框架、估计结果 5. 实例讲解-基于深度学习的寿命预测方法 |
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人工智能在电池热失控预警中的应用 |
1. 电池热失控预警方法概述 2. 数据集介绍 3. LOA算法的电池系统周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 4. 基于多模态特征的周级别热失控预警方法 Ø 算法框架 Ø 结果 5. 基于机器学习的电池异常检测、定位和分类方法 Ø 算法框架 Ø 结果 6. 实例讲解-基于机器学习的电池异常检测和热失控预警方法 |
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人工智能在其他电池管理中的应用 |
1. 人工智能在解决电池系统有限物理传感中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 2. 人工智能在充电策略优化中的应用 Ø 数据集 Ø 算法框架 Ø 结果 |
培训特色
燃料电池专题
1、课程主要讲解 燃料电池仿真应用 ，以 燃料电池仿真、多孔电极模型、尘气输运模型、纽扣电池模型、连接体模型、直接碳燃料电池模型（传质-导电-电化学-热多场耦合）以及应力分析 为例，带大家掌握COMSOL仿真从简到真的燃料电池建模方法。
2、采用“理论+实操”的讲授模式，通过多个模块场景案例的应用讲解，借助 COMSOL在理想或多物理场环境下 建模、分析、评估、预测 燃料电池、锂离子电池、固态电池锂金属、电解加工、电化学加工等行业中涉及器件的性能的方法，使设计满足当前和未来发展。
智能化电池管理专题
1、综合性： 课程覆盖了电池管理技术的多个方面， 包括电池的工作原理、关键性能指标及评估、电池热失控预警、异常检测、以及充电策略优化等。 数据驱动角度强调了数据集的重要性，并在多个应用中展示了如何利用数据集来训练和验证模型。算法框架上详细阐述了不同应用场景下的算法框架，帮助学员构建清晰的技术实现路径。结果验证上在多个章节中提到了结果的估计和泛化性验证，确保学员能够理解模型的准确性和适用性。
2、技术深度和实际应用： 深入探讨人工智能和机器学习在电池管理中的应用，如 SOC（荷电状态）估计、SOH（健康状态）估计、寿命预测 等，并提供多个应用案例，如 基于迁移学习的SOC估计、基于模型误差谱的SOH估计方法等， 有助于学员理解理论与实践的结合。
3、方法论： 介绍了多种人工智能在电池管理中的具体应用方法，如 基于数据-物理融合模型的荷电状态估计、基于深度学习的电池Q-V曲线预测 等。
4、技术前沿： 涵盖了当前人工智能在电池管理领域的最新研究成果，如 基于转移注意力机制的电池剩余寿命预测方法 。
报名须知
时间地点
COMSOL仿真与人工智能融合——多孔介质及电化学仿真优化实战
2025年04月12日-04月13日
2025年04月19日-04月20日
在线直播（授课四天）
COMSOL燃料电池仿真技术与应用
2025年04月18日-04月20日
在线直播（授课三天）
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用
2025年05月10日-05月11日
2025年05月16日-05月18日
在线直播（授课五天）
报名费用
（含报名费、培训费、资料费）
COMSOL仿真与人工智能融合——多孔介质及电化学仿真优化实战：￥4500元/人
COMSOL燃料电池仿真技术与应用：￥3700元/人
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用：￥4900元/人
【注】费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；北京中科万维智能科技有限公司作为本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票，可开具会议费发票和发送会议邀请函；
增值服务
1、凡报名学员将获得本次培训 所需软件安装教程、电子课件及案例模型文件 ；
2、培训结束可获得本次课程的 全部无限次回放视频；
3、价格优惠
优惠一：2025年03月24日前报名缴费可享受400元早鸟价优惠；
优惠二：参加过我单位举办的其它课程的老学员，可享受额外200元优惠；
优惠三：凡老学员推荐报名者，可享受额外200元优惠；
4、参加培训并通过试的学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的 《COMSOL仿真与人工智能融合应用工程师》 专业技能结业证书；
联系方式
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