UG环球官网开户网址:人工智能可以辅佐改进锂离子电池和燃料电池的机能

新2备用网址/2020-06-27/ 分类:科技/阅读:

一种新的呆板进修算法使研究职员可以在运行3-D模仿之前试探燃料电池和锂离子电池微布局的也许计划,

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,以辅佐研究职员举办变动以进步机能。

改造法子包罗使智妙手机充电更快,增进电动汽车充电之间的时距离断以及增进运行数据中间的氢燃料电池的功率。

该论文本日颁发在npj计较原料上。

燃料电池行使洁净的氢燃料(可以通过风能和太阳能发生氢)来发生热量和电能,锂离子电池(如智妙手机,条记本电脑和电动汽车中的锂离子电池)是一种风行的能量存储范例。两者的机能都与它们的微观布局亲近相干:它们电极内部的孔(孔)的外形和分列方法怎样会影响燃料电池能发生几多功率,以及电池的充电和放电速率怎样。
 

可是,因为微米级的孔很是小,因此很难以充足高的判别率研究它们的特定外形和巨细,以使其与总体细胞机能相干。

此刻,帝国研究职员已应用呆板进修技能来辅佐他们假造地试探这些孔并运行3-D模仿以基于其微观布局猜测细胞机能。

研究职员行使了一种新奇的呆板进修技能,称为“深度卷积天生反抗收集”(DC-GAN)。这些算法可以进修基于从实行纳米级成像的同步加快器(一种足球场巨细的粒子加快器)得到的实习数据中天生微观布局的3-D图像数据。

帝国大学地球科学与工程学系的首要作者安德里亚·盖昂·隆巴多(Andrea Gayon-Lombardo)说:“我们的技能正在辅佐我们放大电池和电池,以相识哪些特征会影响团体机能。开拓基于图像的呆板进修技能可以解锁大局限说明图像的新要领。”

在举办3-D模仿以猜测细胞机能时,研究职员必要充足大的数据量才气被以为可以代表整个细胞。当前难以以所需的判别率得到大量的微布局图像数据。
 

可是,作者发明他们可以实习代码来天生具有沟通属性的更大数据集,可能故意天生模子以为可以进步电池机能的布局。

帝国理工大学戴森计划工程学院的项目主管Sam Cooper博士说:“我们团队的发明将辅佐能源界的研究职员计划和制造优化的电极,以改进电池机能。这对付储能和机器制造而言都是冲感民气的时候进修社区,因此我们很兴奋试探这两个学科的接口。”

通过限定他们的算法以仅发生今朝可行的制造功效,研究职员但愿将他们的技能应用于制造,以计划用于下一代电池的优化电极。

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