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锂电池芯SEI膜参数提取及充电技术研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第11-19页
    1.1 论文研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 SEI膜研究方法现状第12-15页
        1.2.2 锂电池模型参数提取研究现状第15-16页
        1.2.3 充电技术的研究现状第16-17页
    1.3 论文研究目标与主要研究内容第17-18页
    1.4 本论文的结构安排第18-19页
第二章 锂电池SEI膜参数提取第19-33页
    2.1 锂电池SEI膜形成过程及影响因素第19-22页
        2.1.1 SEI膜的概念及形成过程第19-21页
        2.1.2 SEI膜形成的影响因素第21-22页
    2.2 锂电池SEI膜电化学模型第22-27页
        2.2.1 锂电池P2D电化学模型第23-24页
        2.2.2 SEI膜经典电化学模型第24-25页
        2.2.3 SEI膜简化电化学模型第25-27页
    2.3 SEI膜电气参数获取第27-30页
        2.3.1 SEI膜模型参数分析第27-29页
        2.3.2 SEI膜电气参数获取第29-30页
    2.4 SEI膜简化电化学模型仿真及分析第30-31页
    2.5 本章小结第31-33页
第三章 基于模糊控制及粒子群算法的最优5阶段恒流充电设计第33-48页
    3.1 锂电池单粒子SP电化学模型第33-35页
        3.1.1 锂电池SP电化学模型第33-34页
        3.1.2 锂电池SP电化学模型仿真第34-35页
    3.2 基于动态规划的最优SEI膜充电方式第35-38页
        3.2.1 动态规划方法概述第35-36页
        3.2.2 动态规划模型建立第36-37页
        3.2.3 基于动态规划的最优SEI膜充电方式仿真第37-38页
    3.3 5阶段恒流充电方式分析第38-39页
    3.4 基于粒子群算法的5阶段恒流充电各阶段电流优化第39-42页
        3.4.1 原始粒子群算法及其原理第39-40页
        3.4.2 标准粒子群算法第40-41页
        3.4.3 粒子群算法实现SEI膜最优5阶段恒流充电第41-42页
    3.5 粒子群各粒子适应值的计算第42-47页
        3.5.1 模糊控制原理第42-44页
        3.5.2 用于计算粒子群各个粒子适应值的模糊控制器的实现第44-47页
    3.6 本章小结第47-48页
第四章 基于粒子群算法的最优5阶段恒流充电实验第48-66页
    4.1 基于粒子群算法的最优5阶段恒流充电实验方案第48-50页
        4.1.1 实验总体方案设计第48页
        4.1.2 锂电池化成检测设备软件数据流图第48-49页
        4.1.3 化成上位机软件架构第49-50页
    4.2 软件实验平台搭建第50-52页
        4.2.1 化成流程编辑软件搭建第50-51页
        4.2.2 锂电池化成控制软件环境搭建第51-52页
    4.3 基于锂电池化成检测设备的最优5阶段恒流充电实验第52-59页
        4.3.1 实验初始值及终止条件设置第53-55页
        4.3.2 最优5阶段恒流充电实验第55-57页
        4.3.3 实验结果分析第57-59页
    4.4 加快收敛速度的粒子群算法第59-65页
        4.4.1 惯性权重对粒子群收敛性影响第59-61页
        4.4.2 加快收敛速度的粒子群算法实验第61-63页
        4.4.3 实验结果分析第63-65页
    4.5 本章小结第65-66页
第五章 最优5阶段恒流充电方式分析第66-73页
    5.1 充电电压、电流曲线分析第66-69页
        5.1.1 最优5阶段恒流充电方式与动态规划最优SEI膜充电方式对比第66-67页
        5.1.2 CC-CV与最优5阶段恒流充电时间第67-69页
    5.2 CC-CV与最优5阶段恒流充电对锂电池性能影响第69-72页
        5.2.1 CC-CV与最优5阶段恒流充电对SEI膜的影响第69-70页
        5.2.2 CC-CV与最优5阶段恒流充电对电池循环性能的影响第70-72页
    5.3 本章小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-75页
    6.1 本论文的主要贡献第73页
    6.2 下一步的工作展望第73-75页
致谢第75-76页
参考文献第76-80页

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