锂离子电池，作为能源转型与电动车市场崛起的基石，正迎来研发与应用的飞跃。面对繁杂设计参数与实验盲点，电池仿真技术，尤以COMSOL为代表的多物理场仿真，精准解析电池内部机理，从微观行为到宏观性能，搭建完整模型，显著提升开发效率与成果质量。
人工智能与电池管理技术的深度融合，催生了电池科技的智能革命。状态监测、寿命预测、故障预警、充电优化、电池组均衡至环境影响评估，AI贯穿电池全生命周期，优化性能，保障安全，促进资源循环利用，引领电池管理进入智慧时代。
安全、材料创新与计算技术的协同进步，推动电池科技迈向新高度。从热失控防御到全固态电池探索，再到多尺度建模，多学科交叉研究揭示电池复杂行为，为高性能、高安全的下一代电池铺平道路。
综上，仿真技术与人工智能正重构锂离子电池的研发与应用格局，携手攻克挑战，释放电池科技的巨大潜能，加速绿色能源未来的到来。
为促进科研人员、工程师及产业界人士对电池研究技术的掌握，特举办“锂离子电池力学耦合及相场法模拟技术与应用”“机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用”“COMSOL锂离子电池仿真技术与应用”专题培训会议，本次培训会议主办方为北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司，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。具体相关事宜通知如下：
★ 目录 ★
专题一 | 锂离子电池力学耦合及相场法模拟技术与应用 2024年11月16日-11月18日 在线直播（授课三天） |
专题二 | 机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 2024年11月23日-11月24日 2024年11月29日-12月01日 在线直播（授课五天） |
专题三 | COMSOL燃料电池仿真技术与应用 2024年11月23日—11月25日 在线直播（授课三天） |
目录 | 主要内容 |
锂离子电池基础 | 1. 锂离子电池的工作原理概述 2. 电池电极材料的分类与特性 3. 锂离子电池电极材料的微细观结构 4. 锂电池电极极材料机械损伤模式 5. 电池颗粒、极片、电芯尺度力-电-化-热多场耦合模型概述 |
力学-电化学耦合模型与仿真 | 1. 电化学原理与电池模型概述 2. 力化学耦合的基本模型 3. COMSOL软件基本操作 (1) COMSOL软件基本操作 (2) 耦合模型的验证与应用 4. 电池材料的力学与电化学耦合性能分析 (1) 耦合效应对电池性能的影响 (2) 耦合模型的验证与应用 5. 颗粒尺度耦合模型在电池失效分析中的应用 6. 电化学仿真软件的使用与案例分析 (1) 各向异性纳米线锂化应力分析（实例讲解1） (2) 化学反应及死锂现象研究（案例分析2） (3) 锂化循环损伤计算（案例分析3） |
相场模型与界面演化-理论 | 1. 相场模型的基本原理与模型推导 2. Cahn-Hilliard模型与Allen-Cahn模型介绍与对比 3. 扩散相场计算（案例分析4） 4. 锂枝晶生长的的相场模拟（案例分析5） (1) 锂枝晶生长机制 (2) 相场模型在锂枝晶模拟中的应用 5. 力-化学耦合断裂的相场分析（案例分析6） (1) 断裂机制的模拟 (2) 力-化学耦合对断裂行为的影响 |
全固态电池界面问题 | 1. 全固态电池的界面特性 (1) 全固态电池界面稳定性 (2) 界面设计对电池性能的影响 2. 界面应力与电化学稳定性 (1) 界面应力的来源与影响 (2) 电化学稳定性的评估方法 3. 界面优化策略与模拟 4. 固态电池锂金属孔洞演化模拟（案例分析7） |
多尺度建模技术 | 1. 多尺度建模的策略与方法 2. 从原子尺度到宏观尺度的模拟 3. 多尺度模型在电池设计中的应用 4. P2D模型仿真（案例分析8） 5. 考虑颗粒分布的电极性能模型仿真（案例分析9） |
目录 | 主要内容 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
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 |
课程名称 | 课程内容 |
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 |
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 |
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课程名称 | 价格（元） | |
锂离子电池力学耦合及相场法模拟技术与应用 | 3900 | |
机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用 | 4900 | |
COMSOL燃料电池仿真技术与应用 | 3700 | |
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；
1、凡报名学员将获得本次培训课件及案例模型文件；
2、培训结束可获得所学专题课程全部无限次回放视频；
3、价格优惠：
优惠一：2024年11月1日前报名缴费可享受200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300元优惠；
4、参加培训并通过考试的学员，可以获得：北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发的专业技能结业证书。
由毕业于德国达姆施塔特工业大学，现就职于国内某高校的教授带领团队讲授。团队多年来一直致力于多物理场耦合及新能源器件力学行为研究，在固体力学、电化学、断裂力学期刊上发表SCI论文70余篇，包括J. Mech. Phys. Solids, Comput. Method Appl. Mech. Eng., Int. J. Plast.，Int. J. Eng. Sci.和Int. J. Mech. Sci.等期刊。主持国家自然科学基金项目、国家重点研发计划子课题等科研项目。
擅长领域：相场模型研究、多物理场耦合建模、电极材料断裂损伤分析等。
主讲来自国家“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。
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
1、综合课程设计集多学科交叉于一体，深耕材料科学、力学、电化学等核心领域，理论与实践并重，通过详实案例和仿真操作，引导学员将抽象概念转化为解决实际问题的能力。课程精选专题，如锂离子电池的力学-电化学耦合、全固态电池界面挑战，辅以多尺度建模技术，从原子到宏观层面解码电池材料的内在机理，确保学员掌握前沿科技。案例分析涵盖各向异性纳米线锂化应力、锂枝晶生长模拟等，深化理解复杂现象。
2、课程全面覆盖电池管理技术，剖析工作原理、性能评估至热失控预警，强调数据驱动模型构建与验证，确保技术落地与理论一致性。深度挖掘人工智能与机器学习潜能，聚焦SOC与SOH估计、寿命预测，借力迁移学习、模型误差谱等先进方法，结合数据-物理融合模型与深度学习，前瞻技术趋势，如基于转移注意力机制的寿命预测。
3、创新教学模式，线上直播赠无限次回放，共享案例代码，搭建持久交流平台，确保学员与专家持续互动。实操导向，手把手教授COMSOL应用，从P2D模型构建至电池热耦合、衰退模型仿真，乃至动力电池冷却系统与异构电池模型，理论与实践无缝衔接，打造全方位学习体验。
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