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利用实验数据自动估计电池模型参数
在本次网络研讨会上,MathWorks工程师将演示如何将测量数据加速并自动拟合到磷酸铁锂(LFP)电池的参数化电池模型中。电池模型通常包含维度很大的查找表,使得手动调节和拟合数据非常耗时。与会者将学习如何通过将优化方法和并行计算与分层方法相结合,将问题划分为更小的任务,从而有效地估计模型参数。
主持人:
罗宾杜松子酒他于2001年和2002年在克拉克森大学获得电气工程学士学位和硕士学位。他是一名高级技术顾问,擅长建模、仿真和自动代码生成,主要为汽车和航空航天行业的客户服务。他最近的工作包括化学电池的建模与仿真软件开发,以及在大型组织中使用基于模型设计的仿真工具的实现。
哈维尔Gazzarri是密歇根州诺维MathWorks的高级应用工程师,专注于将物理建模工具作为基于模型的设计的一个组成部分的使用。他的大部分工作都围绕着电池建模,从电池级别到系统级别;模型相关的参数估计;电池管理系统设计;细胞平衡;老化;和电荷状态估计。在加入MathWorks之前,Javier在位于不列颠哥伦比亚省温哥华的加拿大国家研究委员会从事燃料电池建模工作。他获得了布宜诺斯艾利斯大学(阿根廷)的机械工程学士学位和硕士学位。(应用于表面传感器设计的逆向方法)和加拿大英属哥伦比亚大学(University of British Columbia)的固体氧化物燃料电池降解建模博士学位。
记录:2013年8月29日
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