本发明公开了一种基于神经网络的
锂电池
正极材料元素掺杂/包覆量的调控方法，包括以下步骤：S1、确定与锂离子电池性能直接相关的参数，利用所述相关参数建立初始数据集；S2、建立用于预测锂电池正极材料元素掺杂/包覆量的神经网络模型，利用已构建的数据集对模型进行训练集评估，得到符合预设精度的神经网络模型；S3、利用得到的神经网络模型对不同元素掺杂/包覆量的材料进行预测，得到锂离子电池的稳定性数据。本发明通过对锂离子电池高
镍正极材料中元素最佳掺杂/包覆量预测，得到最佳的循环圈数，节省了测试资源，提高了测试效率。
声明：
“基于神经网络的锂电池正极材料元素掺杂/包覆量的调控方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
894
编辑：管理员
来源：北方有色网
咨询细节
