锂离子电池储能系统消防技术的中国专利分析
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2022
... 在“碳达峰、碳中和”的绿色能源背景下，储能系统成为构建以新能源为主体的新型电力系统的关键一环[1].根据储能形态储能技术可分为电化学储能、机械储能和电磁储能等.与其他储能方式相比，电化学储能具备响应速度快、转换效率高、建设周期短等优势，使其应用规模持续扩大[2].锂离子电池凭借着高能量密度、长使用寿命和无记忆效应等优点[3]，成为了电化学储能的主要技术路线.对锂离子电池进行科学有效的管理是保证电池储能系统安全高效使用的前提，也是实现低碳的重要环节[4].由于传统的嵌入式锂离子电池管理系统对数据的处理能力和运算资源有限，复杂管理策略和算法模型无法在电池管理系统上运行，所以对锂电池进行科学有效的管理与运维仍具有挑战性. ...
Chinese patent analysis on fire protection technology of lithium ion battery energy storage system
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2022
... 在“碳达峰、碳中和”的绿色能源背景下，储能系统成为构建以新能源为主体的新型电力系统的关键一环[1].根据储能形态储能技术可分为电化学储能、机械储能和电磁储能等.与其他储能方式相比，电化学储能具备响应速度快、转换效率高、建设周期短等优势，使其应用规模持续扩大[2].锂离子电池凭借着高能量密度、长使用寿命和无记忆效应等优点[3]，成为了电化学储能的主要技术路线.对锂离子电池进行科学有效的管理是保证电池储能系统安全高效使用的前提，也是实现低碳的重要环节[4].由于传统的嵌入式锂离子电池管理系统对数据的处理能力和运算资源有限，复杂管理策略和算法模型无法在电池管理系统上运行，所以对锂电池进行科学有效的管理与运维仍具有挑战性. ...
电化学储能项目投资构成及经济指标分析
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2022
... 在“碳达峰、碳中和”的绿色能源背景下，储能系统成为构建以新能源为主体的新型电力系统的关键一环[1].根据储能形态储能技术可分为电化学储能、机械储能和电磁储能等.与其他储能方式相比，电化学储能具备响应速度快、转换效率高、建设周期短等优势，使其应用规模持续扩大[2].锂离子电池凭借着高能量密度、长使用寿命和无记忆效应等优点[3]，成为了电化学储能的主要技术路线.对锂离子电池进行科学有效的管理是保证电池储能系统安全高效使用的前提，也是实现低碳的重要环节[4].由于传统的嵌入式锂离子电池管理系统对数据的处理能力和运算资源有限，复杂管理策略和算法模型无法在电池管理系统上运行，所以对锂电池进行科学有效的管理与运维仍具有挑战性. ...
Investment structure and economic index analysis of electrochemical energy storage project
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2002
... 在“碳达峰、碳中和”的绿色能源背景下，储能系统成为构建以新能源为主体的新型电力系统的关键一环[1].根据储能形态储能技术可分为电化学储能、机械储能和电磁储能等.与其他储能方式相比，电化学储能具备响应速度快、转换效率高、建设周期短等优势，使其应用规模持续扩大[2].锂离子电池凭借着高能量密度、长使用寿命和无记忆效应等优点[3]，成为了电化学储能的主要技术路线.对锂离子电池进行科学有效的管理是保证电池储能系统安全高效使用的前提，也是实现低碳的重要环节[4].由于传统的嵌入式锂离子电池管理系统对数据的处理能力和运算资源有限，复杂管理策略和算法模型无法在电池管理系统上运行，所以对锂电池进行科学有效的管理与运维仍具有挑战性. ...
Overview of lithium-ion battery modeling methods for state-of-charge estimation in electrical vehicles
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2018
... 在“碳达峰、碳中和”的绿色能源背景下，储能系统成为构建以新能源为主体的新型电力系统的关键一环[1].根据储能形态储能技术可分为电化学储能、机械储能和电磁储能等.与其他储能方式相比，电化学储能具备响应速度快、转换效率高、建设周期短等优势，使其应用规模持续扩大[2].锂离子电池凭借着高能量密度、长使用寿命和无记忆效应等优点[3]，成为了电化学储能的主要技术路线.对锂离子电池进行科学有效的管理是保证电池储能系统安全高效使用的前提，也是实现低碳的重要环节[4].由于传统的嵌入式锂离子电池管理系统对数据的处理能力和运算资源有限，复杂管理策略和算法模型无法在电池管理系统上运行，所以对锂电池进行科学有效的管理与运维仍具有挑战性. ...
Battery digital twins:Perspectives on the fusion of models,data and artificial intelligence for smart battery management systems
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2020
... 在“碳达峰、碳中和”的绿色能源背景下，储能系统成为构建以新能源为主体的新型电力系统的关键一环[1].根据储能形态储能技术可分为电化学储能、机械储能和电磁储能等.与其他储能方式相比，电化学储能具备响应速度快、转换效率高、建设周期短等优势，使其应用规模持续扩大[2].锂离子电池凭借着高能量密度、长使用寿命和无记忆效应等优点[3]，成为了电化学储能的主要技术路线.对锂离子电池进行科学有效的管理是保证电池储能系统安全高效使用的前提，也是实现低碳的重要环节[4].由于传统的嵌入式锂离子电池管理系统对数据的处理能力和运算资源有限，复杂管理策略和算法模型无法在电池管理系统上运行，所以对锂电池进行科学有效的管理与运维仍具有挑战性. ...
... 近年来，科研人员将数字孪生技术应用于电池领域，创建电池的数字孪生模型.模型中电池的物理实体和虚拟模型之间存在着密切的联系和相互作用，使得电池可以得到更有效的管控.汪玉洁等[20]将数字孪生技术应用在电动汽车动力电池管理系统上，通过多物理量、多尺度、多概率的仿真模型高保真地虚拟映射出电池物理实体的行为，实现更加智能准确的管理.WU等[4]将数字孪生技术应用在动力电池组的状态监测中，并介绍了数据驱动建模方法，使数字孪生与模型数据进一步结合在一个框架中，以创建一个完整的数字孪生体.MERKLE等[21]将数字孪生模型放在云计算环境中进行操作，让孪生模型在云计算的环境下与物理实体生成的相应数据结合，提高了电池系统的计算能力和数据存储能力.熊瑞等[22]通过建立锂离子电池数字孪生体，生成不同工况下的电池老化轨迹，实现对锂离子电池寿命的快速预测. ...
Digital twin in industry:State-of-the-art
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2018
... 以信息物理一体化为特征的数字孪生(Digital twin)技术受到了国内外学术界和工业界的重视[5].在数字孪生平台上，可以建立与物理实体对应的虚拟模型，并且通过虚拟模型来对物理实体的特征和性能等数据进行描述[6]，还可以使用虚拟模型对物理实体的未来发展趋势进行预测[7]，实现对物理实体的状态监控、健康诊断、未来预测和性能优化等功能. ...
产品数字孪生体的内涵、体系结构及其发展趋势
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2017
... 以信息物理一体化为特征的数字孪生(Digital twin)技术受到了国内外学术界和工业界的重视[5].在数字孪生平台上，可以建立与物理实体对应的虚拟模型，并且通过虚拟模型来对物理实体的特征和性能等数据进行描述[6]，还可以使用虚拟模型对物理实体的未来发展趋势进行预测[7]，实现对物理实体的状态监控、健康诊断、未来预测和性能优化等功能. ...
... 随着在数字孪生方面的不断探索，产品数字孪生的体系结构也逐渐形成.庄存波等[6]提出了产品数字孪生在产品不同阶段上的具体实施方法，使产品数字孪生的执行到达了新的高度.陶飞等[16]在探索如何实现物理世界和信息世界之间相互交融的方法上，将数字孪生技术运用到生产车间仿真上，对数字孪生车间的基础理论和架构进行了阐述.利用数字孪生技术高同步度、高保真等特点，TAO等[17]提出了数字化双驱动产品设计的概念.郭东升等[18]将数字孪生车间概念运用到航天结构件制造车间的建模上，验证了数字孪生车间技术的可实施性，同时发现该技术可以有效地提高车间的生产效率.陶飞等[19]从多角度对数字孪生技术进行剖析，解释了数字孪生技术该如何在实际中进行运用，阐述了数字孪生对于智能制造推进的重要性，指明模型在数字孪生中的重要作用[7]，对数字孪生的模型构建准则进行了规范，让数字孪生模型的构建过程有据可依. ...
The connotation,architecture and development trend of product digital twin
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2017
... 以信息物理一体化为特征的数字孪生(Digital twin)技术受到了国内外学术界和工业界的重视[5].在数字孪生平台上，可以建立与物理实体对应的虚拟模型，并且通过虚拟模型来对物理实体的特征和性能等数据进行描述[6]，还可以使用虚拟模型对物理实体的未来发展趋势进行预测[7]，实现对物理实体的状态监控、健康诊断、未来预测和性能优化等功能. ...
... 随着在数字孪生方面的不断探索，产品数字孪生的体系结构也逐渐形成.庄存波等[6]提出了产品数字孪生在产品不同阶段上的具体实施方法，使产品数字孪生的执行到达了新的高度.陶飞等[16]在探索如何实现物理世界和信息世界之间相互交融的方法上，将数字孪生技术运用到生产车间仿真上，对数字孪生车间的基础理论和架构进行了阐述.利用数字孪生技术高同步度、高保真等特点，TAO等[17]提出了数字化双驱动产品设计的概念.郭东升等[18]将数字孪生车间概念运用到航天结构件制造车间的建模上，验证了数字孪生车间技术的可实施性，同时发现该技术可以有效地提高车间的生产效率.陶飞等[19]从多角度对数字孪生技术进行剖析，解释了数字孪生技术该如何在实际中进行运用，阐述了数字孪生对于智能制造推进的重要性，指明模型在数字孪生中的重要作用[7]，对数字孪生的模型构建准则进行了规范，让数字孪生模型的构建过程有据可依. ...
数字孪生模型构建理论及应用
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2021
... 以信息物理一体化为特征的数字孪生(Digital twin)技术受到了国内外学术界和工业界的重视[5].在数字孪生平台上，可以建立与物理实体对应的虚拟模型，并且通过虚拟模型来对物理实体的特征和性能等数据进行描述[6]，还可以使用虚拟模型对物理实体的未来发展趋势进行预测[7]，实现对物理实体的状态监控、健康诊断、未来预测和性能优化等功能. ...
... 随着在数字孪生方面的不断探索，产品数字孪生的体系结构也逐渐形成.庄存波等[6]提出了产品数字孪生在产品不同阶段上的具体实施方法，使产品数字孪生的执行到达了新的高度.陶飞等[16]在探索如何实现物理世界和信息世界之间相互交融的方法上，将数字孪生技术运用到生产车间仿真上，对数字孪生车间的基础理论和架构进行了阐述.利用数字孪生技术高同步度、高保真等特点，TAO等[17]提出了数字化双驱动产品设计的概念.郭东升等[18]将数字孪生车间概念运用到航天结构件制造车间的建模上，验证了数字孪生车间技术的可实施性，同时发现该技术可以有效地提高车间的生产效率.陶飞等[19]从多角度对数字孪生技术进行剖析，解释了数字孪生技术该如何在实际中进行运用，阐述了数字孪生对于智能制造推进的重要性，指明模型在数字孪生中的重要作用[7]，对数字孪生的模型构建准则进行了规范，让数字孪生模型的构建过程有据可依. ...
Theory and application of digital twin model
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2021
... 以信息物理一体化为特征的数字孪生(Digital twin)技术受到了国内外学术界和工业界的重视[5].在数字孪生平台上，可以建立与物理实体对应的虚拟模型，并且通过虚拟模型来对物理实体的特征和性能等数据进行描述[6]，还可以使用虚拟模型对物理实体的未来发展趋势进行预测[7]，实现对物理实体的状态监控、健康诊断、未来预测和性能优化等功能. ...
... 随着在数字孪生方面的不断探索，产品数字孪生的体系结构也逐渐形成.庄存波等[6]提出了产品数字孪生在产品不同阶段上的具体实施方法，使产品数字孪生的执行到达了新的高度.陶飞等[16]在探索如何实现物理世界和信息世界之间相互交融的方法上，将数字孪生技术运用到生产车间仿真上，对数字孪生车间的基础理论和架构进行了阐述.利用数字孪生技术高同步度、高保真等特点，TAO等[17]提出了数字化双驱动产品设计的概念.郭东升等[18]将数字孪生车间概念运用到航天结构件制造车间的建模上，验证了数字孪生车间技术的可实施性，同时发现该技术可以有效地提高车间的生产效率.陶飞等[19]从多角度对数字孪生技术进行剖析，解释了数字孪生技术该如何在实际中进行运用，阐述了数字孪生对于智能制造推进的重要性，指明模型在数字孪生中的重要作用[7]，对数字孪生的模型构建准则进行了规范，让数字孪生模型的构建过程有据可依. ...
About the importance of autonomy and digital twins for the future of manufacturing
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2015
... 美国航空航天局(NASA)于1969年在阿波罗计划中创建了航天飞行器的孪生体[8]，该孪生体被放置在地球，用于模拟并反映航天飞行器对在太空的在轨工作状态以及紧急事件的预测及处置.随着建模仿真技术的不断发展，数字孪生的概念在2003年被美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)教授[9]在他的产品生命周期课程上提出，并且在数字孪生白皮书中阐述了数字孪生的主要框架组成.但当时数字孪生的概念并不成熟，仅仅指出了需要用虚拟模型来模拟物理实体，并在虚拟模型上进行操作和测试.随后GRIEVES教授对这个概念进行了进一步的研究和探索，将这项概念定义为“数字孪生”[10].2012年，NASA提出未来飞行器与数字孪生技术结合的示例，将数字孪生模型定义为一个充分利用数据并且集成多物理、多尺度、多概率模拟的仿真过程[11].由此，数字孪生的使用变得广泛，从飞行器领域逐渐地向工业领域渗透[12]，所能实现的功能也在朝着能够预测物理实体未来的发展趋势前进.为促进数字革命，加速虚拟世界和物理世界的融合[13]，数字孪生技术被众多的科技公司纳入了企业战略的大方向.仿真建模巨头公司ANSYS通过应用数字孪生技术对复杂的实体产品对象进行全生命周期的建模，与仿真结合进行分析[14]；西门子公司将产品和系统应用在基于工业互联网平台构建的数字孪生解决方案体系中；达索公司通过数字孪生技术创建了一个3D的产品体验平台[15]，用户和管理者可以通过这个平台更直观地与产品进行交互. ...
Digital twin:Manufacturing excellence through virtual factory replication
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2014
... 美国航空航天局(NASA)于1969年在阿波罗计划中创建了航天飞行器的孪生体[8]，该孪生体被放置在地球，用于模拟并反映航天飞行器对在太空的在轨工作状态以及紧急事件的预测及处置.随着建模仿真技术的不断发展，数字孪生的概念在2003年被美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)教授[9]在他的产品生命周期课程上提出，并且在数字孪生白皮书中阐述了数字孪生的主要框架组成.但当时数字孪生的概念并不成熟，仅仅指出了需要用虚拟模型来模拟物理实体，并在虚拟模型上进行操作和测试.随后GRIEVES教授对这个概念进行了进一步的研究和探索，将这项概念定义为“数字孪生”[10].2012年，NASA提出未来飞行器与数字孪生技术结合的示例，将数字孪生模型定义为一个充分利用数据并且集成多物理、多尺度、多概率模拟的仿真过程[11].由此，数字孪生的使用变得广泛，从飞行器领域逐渐地向工业领域渗透[12]，所能实现的功能也在朝着能够预测物理实体未来的发展趋势前进.为促进数字革命，加速虚拟世界和物理世界的融合[13]，数字孪生技术被众多的科技公司纳入了企业战略的大方向.仿真建模巨头公司ANSYS通过应用数字孪生技术对复杂的实体产品对象进行全生命周期的建模，与仿真结合进行分析[14]；西门子公司将产品和系统应用在基于工业互联网平台构建的数字孪生解决方案体系中；达索公司通过数字孪生技术创建了一个3D的产品体验平台[15]，用户和管理者可以通过这个平台更直观地与产品进行交互. ...
Product lifecycle management:Driving the next generation of lean thinking by Michael Grieves
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2007
... 美国航空航天局(NASA)于1969年在阿波罗计划中创建了航天飞行器的孪生体[8]，该孪生体被放置在地球，用于模拟并反映航天飞行器对在太空的在轨工作状态以及紧急事件的预测及处置.随着建模仿真技术的不断发展，数字孪生的概念在2003年被美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)教授[9]在他的产品生命周期课程上提出，并且在数字孪生白皮书中阐述了数字孪生的主要框架组成.但当时数字孪生的概念并不成熟，仅仅指出了需要用虚拟模型来模拟物理实体，并在虚拟模型上进行操作和测试.随后GRIEVES教授对这个概念进行了进一步的研究和探索，将这项概念定义为“数字孪生”[10].2012年，NASA提出未来飞行器与数字孪生技术结合的示例，将数字孪生模型定义为一个充分利用数据并且集成多物理、多尺度、多概率模拟的仿真过程[11].由此，数字孪生的使用变得广泛，从飞行器领域逐渐地向工业领域渗透[12]，所能实现的功能也在朝着能够预测物理实体未来的发展趋势前进.为促进数字革命，加速虚拟世界和物理世界的融合[13]，数字孪生技术被众多的科技公司纳入了企业战略的大方向.仿真建模巨头公司ANSYS通过应用数字孪生技术对复杂的实体产品对象进行全生命周期的建模，与仿真结合进行分析[14]；西门子公司将产品和系统应用在基于工业互联网平台构建的数字孪生解决方案体系中；达索公司通过数字孪生技术创建了一个3D的产品体验平台[15]，用户和管理者可以通过这个平台更直观地与产品进行交互. ...
The digital twin paradigm for future NASA and US Air Force vehicles
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2012
... 美国航空航天局(NASA)于1969年在阿波罗计划中创建了航天飞行器的孪生体[8]，该孪生体被放置在地球，用于模拟并反映航天飞行器对在太空的在轨工作状态以及紧急事件的预测及处置.随着建模仿真技术的不断发展，数字孪生的概念在2003年被美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)教授[9]在他的产品生命周期课程上提出，并且在数字孪生白皮书中阐述了数字孪生的主要框架组成.但当时数字孪生的概念并不成熟，仅仅指出了需要用虚拟模型来模拟物理实体，并在虚拟模型上进行操作和测试.随后GRIEVES教授对这个概念进行了进一步的研究和探索，将这项概念定义为“数字孪生”[10].2012年，NASA提出未来飞行器与数字孪生技术结合的示例，将数字孪生模型定义为一个充分利用数据并且集成多物理、多尺度、多概率模拟的仿真过程[11].由此，数字孪生的使用变得广泛，从飞行器领域逐渐地向工业领域渗透[12]，所能实现的功能也在朝着能够预测物理实体未来的发展趋势前进.为促进数字革命，加速虚拟世界和物理世界的融合[13]，数字孪生技术被众多的科技公司纳入了企业战略的大方向.仿真建模巨头公司ANSYS通过应用数字孪生技术对复杂的实体产品对象进行全生命周期的建模，与仿真结合进行分析[14]；西门子公司将产品和系统应用在基于工业互联网平台构建的数字孪生解决方案体系中；达索公司通过数字孪生技术创建了一个3D的产品体验平台[15]，用户和管理者可以通过这个平台更直观地与产品进行交互. ...
Product avatar as digital counterpart of a physical individual product:Literature review and implications in an aircraft
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2015
... 美国航空航天局(NASA)于1969年在阿波罗计划中创建了航天飞行器的孪生体[8]，该孪生体被放置在地球，用于模拟并反映航天飞行器对在太空的在轨工作状态以及紧急事件的预测及处置.随着建模仿真技术的不断发展，数字孪生的概念在2003年被美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)教授[9]在他的产品生命周期课程上提出，并且在数字孪生白皮书中阐述了数字孪生的主要框架组成.但当时数字孪生的概念并不成熟，仅仅指出了需要用虚拟模型来模拟物理实体，并在虚拟模型上进行操作和测试.随后GRIEVES教授对这个概念进行了进一步的研究和探索，将这项概念定义为“数字孪生”[10].2012年，NASA提出未来飞行器与数字孪生技术结合的示例，将数字孪生模型定义为一个充分利用数据并且集成多物理、多尺度、多概率模拟的仿真过程[11].由此，数字孪生的使用变得广泛，从飞行器领域逐渐地向工业领域渗透[12]，所能实现的功能也在朝着能够预测物理实体未来的发展趋势前进.为促进数字革命，加速虚拟世界和物理世界的融合[13]，数字孪生技术被众多的科技公司纳入了企业战略的大方向.仿真建模巨头公司ANSYS通过应用数字孪生技术对复杂的实体产品对象进行全生命周期的建模，与仿真结合进行分析[14]；西门子公司将产品和系统应用在基于工业互联网平台构建的数字孪生解决方案体系中；达索公司通过数字孪生技术创建了一个3D的产品体验平台[15]，用户和管理者可以通过这个平台更直观地与产品进行交互. ...
Digital twins
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2018
... 美国航空航天局(NASA)于1969年在阿波罗计划中创建了航天飞行器的孪生体[8]，该孪生体被放置在地球，用于模拟并反映航天飞行器对在太空的在轨工作状态以及紧急事件的预测及处置.随着建模仿真技术的不断发展，数字孪生的概念在2003年被美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)教授[9]在他的产品生命周期课程上提出，并且在数字孪生白皮书中阐述了数字孪生的主要框架组成.但当时数字孪生的概念并不成熟，仅仅指出了需要用虚拟模型来模拟物理实体，并在虚拟模型上进行操作和测试.随后GRIEVES教授对这个概念进行了进一步的研究和探索，将这项概念定义为“数字孪生”[10].2012年，NASA提出未来飞行器与数字孪生技术结合的示例，将数字孪生模型定义为一个充分利用数据并且集成多物理、多尺度、多概率模拟的仿真过程[11].由此，数字孪生的使用变得广泛，从飞行器领域逐渐地向工业领域渗透[12]，所能实现的功能也在朝着能够预测物理实体未来的发展趋势前进.为促进数字革命，加速虚拟世界和物理世界的融合[13]，数字孪生技术被众多的科技公司纳入了企业战略的大方向.仿真建模巨头公司ANSYS通过应用数字孪生技术对复杂的实体产品对象进行全生命周期的建模，与仿真结合进行分析[14]；西门子公司将产品和系统应用在基于工业互联网平台构建的数字孪生解决方案体系中；达索公司通过数字孪生技术创建了一个3D的产品体验平台[15]，用户和管理者可以通过这个平台更直观地与产品进行交互. ...
基于Ansys的磷酸铁锂储能电池系统热分析及优化
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2020
... 美国航空航天局(NASA)于1969年在阿波罗计划中创建了航天飞行器的孪生体[8]，该孪生体被放置在地球，用于模拟并反映航天飞行器对在太空的在轨工作状态以及紧急事件的预测及处置.随着建模仿真技术的不断发展，数字孪生的概念在2003年被美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)教授[9]在他的产品生命周期课程上提出，并且在数字孪生白皮书中阐述了数字孪生的主要框架组成.但当时数字孪生的概念并不成熟，仅仅指出了需要用虚拟模型来模拟物理实体，并在虚拟模型上进行操作和测试.随后GRIEVES教授对这个概念进行了进一步的研究和探索，将这项概念定义为“数字孪生”[10].2012年，NASA提出未来飞行器与数字孪生技术结合的示例，将数字孪生模型定义为一个充分利用数据并且集成多物理、多尺度、多概率模拟的仿真过程[11].由此，数字孪生的使用变得广泛，从飞行器领域逐渐地向工业领域渗透[12]，所能实现的功能也在朝着能够预测物理实体未来的发展趋势前进.为促进数字革命，加速虚拟世界和物理世界的融合[13]，数字孪生技术被众多的科技公司纳入了企业战略的大方向.仿真建模巨头公司ANSYS通过应用数字孪生技术对复杂的实体产品对象进行全生命周期的建模，与仿真结合进行分析[14]；西门子公司将产品和系统应用在基于工业互联网平台构建的数字孪生解决方案体系中；达索公司通过数字孪生技术创建了一个3D的产品体验平台[15]，用户和管理者可以通过这个平台更直观地与产品进行交互. ...
Thermal analysis and optimization of lithium iron phosphate energy storage battery system based on Ansys
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2020
... 美国航空航天局(NASA)于1969年在阿波罗计划中创建了航天飞行器的孪生体[8]，该孪生体被放置在地球，用于模拟并反映航天飞行器对在太空的在轨工作状态以及紧急事件的预测及处置.随着建模仿真技术的不断发展，数字孪生的概念在2003年被美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)教授[9]在他的产品生命周期课程上提出，并且在数字孪生白皮书中阐述了数字孪生的主要框架组成.但当时数字孪生的概念并不成熟，仅仅指出了需要用虚拟模型来模拟物理实体，并在虚拟模型上进行操作和测试.随后GRIEVES教授对这个概念进行了进一步的研究和探索，将这项概念定义为“数字孪生”[10].2012年，NASA提出未来飞行器与数字孪生技术结合的示例，将数字孪生模型定义为一个充分利用数据并且集成多物理、多尺度、多概率模拟的仿真过程[11].由此，数字孪生的使用变得广泛，从飞行器领域逐渐地向工业领域渗透[12]，所能实现的功能也在朝着能够预测物理实体未来的发展趋势前进.为促进数字革命，加速虚拟世界和物理世界的融合[13]，数字孪生技术被众多的科技公司纳入了企业战略的大方向.仿真建模巨头公司ANSYS通过应用数字孪生技术对复杂的实体产品对象进行全生命周期的建模，与仿真结合进行分析[14]；西门子公司将产品和系统应用在基于工业互联网平台构建的数字孪生解决方案体系中；达索公司通过数字孪生技术创建了一个3D的产品体验平台[15]，用户和管理者可以通过这个平台更直观地与产品进行交互. ...
数字孪生应用及安全发展综述
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2019
... 美国航空航天局(NASA)于1969年在阿波罗计划中创建了航天飞行器的孪生体[8]，该孪生体被放置在地球，用于模拟并反映航天飞行器对在太空的在轨工作状态以及紧急事件的预测及处置.随着建模仿真技术的不断发展，数字孪生的概念在2003年被美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)教授[9]在他的产品生命周期课程上提出，并且在数字孪生白皮书中阐述了数字孪生的主要框架组成.但当时数字孪生的概念并不成熟，仅仅指出了需要用虚拟模型来模拟物理实体，并在虚拟模型上进行操作和测试.随后GRIEVES教授对这个概念进行了进一步的研究和探索，将这项概念定义为“数字孪生”[10].2012年，NASA提出未来飞行器与数字孪生技术结合的示例，将数字孪生模型定义为一个充分利用数据并且集成多物理、多尺度、多概率模拟的仿真过程[11].由此，数字孪生的使用变得广泛，从飞行器领域逐渐地向工业领域渗透[12]，所能实现的功能也在朝着能够预测物理实体未来的发展趋势前进.为促进数字革命，加速虚拟世界和物理世界的融合[13]，数字孪生技术被众多的科技公司纳入了企业战略的大方向.仿真建模巨头公司ANSYS通过应用数字孪生技术对复杂的实体产品对象进行全生命周期的建模，与仿真结合进行分析[14]；西门子公司将产品和系统应用在基于工业互联网平台构建的数字孪生解决方案体系中；达索公司通过数字孪生技术创建了一个3D的产品体验平台[15]，用户和管理者可以通过这个平台更直观地与产品进行交互. ...
Review of application and security development of digital twin
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2019
... 美国航空航天局(NASA)于1969年在阿波罗计划中创建了航天飞行器的孪生体[8]，该孪生体被放置在地球，用于模拟并反映航天飞行器对在太空的在轨工作状态以及紧急事件的预测及处置.随着建模仿真技术的不断发展，数字孪生的概念在2003年被美国密歇根大学迈克尔·格里夫斯(Michael Grieves)教授[9]在他的产品生命周期课程上提出，并且在数字孪生白皮书中阐述了数字孪生的主要框架组成.但当时数字孪生的概念并不成熟，仅仅指出了需要用虚拟模型来模拟物理实体，并在虚拟模型上进行操作和测试.随后GRIEVES教授对这个概念进行了进一步的研究和探索，将这项概念定义为“数字孪生”[10].2012年，NASA提出未来飞行器与数字孪生技术结合的示例，将数字孪生模型定义为一个充分利用数据并且集成多物理、多尺度、多概率模拟的仿真过程[11].由此，数字孪生的使用变得广泛，从飞行器领域逐渐地向工业领域渗透[12]，所能实现的功能也在朝着能够预测物理实体未来的发展趋势前进.为促进数字革命，加速虚拟世界和物理世界的融合[13]，数字孪生技术被众多的科技公司纳入了企业战略的大方向.仿真建模巨头公司ANSYS通过应用数字孪生技术对复杂的实体产品对象进行全生命周期的建模，与仿真结合进行分析[14]；西门子公司将产品和系统应用在基于工业互联网平台构建的数字孪生解决方案体系中；达索公司通过数字孪生技术创建了一个3D的产品体验平台[15]，用户和管理者可以通过这个平台更直观地与产品进行交互. ...
数字孪生车间——一种未来车间运行新模式
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2017
... 随着在数字孪生方面的不断探索，产品数字孪生的体系结构也逐渐形成.庄存波等[6]提出了产品数字孪生在产品不同阶段上的具体实施方法，使产品数字孪生的执行到达了新的高度.陶飞等[16]在探索如何实现物理世界和信息世界之间相互交融的方法上，将数字孪生技术运用到生产车间仿真上，对数字孪生车间的基础理论和架构进行了阐述.利用数字孪生技术高同步度、高保真等特点，TAO等[17]提出了数字化双驱动产品设计的概念.郭东升等[18]将数字孪生车间概念运用到航天结构件制造车间的建模上，验证了数字孪生车间技术的可实施性，同时发现该技术可以有效地提高车间的生产效率.陶飞等[19]从多角度对数字孪生技术进行剖析，解释了数字孪生技术该如何在实际中进行运用，阐述了数字孪生对于智能制造推进的重要性，指明模型在数字孪生中的重要作用[7]，对数字孪生的模型构建准则进行了规范，让数字孪生模型的构建过程有据可依. ...
Digital twin workshop:A new mode of future workshop run
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2017
... 随着在数字孪生方面的不断探索，产品数字孪生的体系结构也逐渐形成.庄存波等[6]提出了产品数字孪生在产品不同阶段上的具体实施方法，使产品数字孪生的执行到达了新的高度.陶飞等[16]在探索如何实现物理世界和信息世界之间相互交融的方法上，将数字孪生技术运用到生产车间仿真上，对数字孪生车间的基础理论和架构进行了阐述.利用数字孪生技术高同步度、高保真等特点，TAO等[17]提出了数字化双驱动产品设计的概念.郭东升等[18]将数字孪生车间概念运用到航天结构件制造车间的建模上，验证了数字孪生车间技术的可实施性，同时发现该技术可以有效地提高车间的生产效率.陶飞等[19]从多角度对数字孪生技术进行剖析，解释了数字孪生技术该如何在实际中进行运用，阐述了数字孪生对于智能制造推进的重要性，指明模型在数字孪生中的重要作用[7]，对数字孪生的模型构建准则进行了规范，让数字孪生模型的构建过程有据可依. ...
Digital twin-driven product design,manufacturing and service with big data
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2018
... 随着在数字孪生方面的不断探索，产品数字孪生的体系结构也逐渐形成.庄存波等[6]提出了产品数字孪生在产品不同阶段上的具体实施方法，使产品数字孪生的执行到达了新的高度.陶飞等[16]在探索如何实现物理世界和信息世界之间相互交融的方法上，将数字孪生技术运用到生产车间仿真上，对数字孪生车间的基础理论和架构进行了阐述.利用数字孪生技术高同步度、高保真等特点，TAO等[17]提出了数字化双驱动产品设计的概念.郭东升等[18]将数字孪生车间概念运用到航天结构件制造车间的建模上，验证了数字孪生车间技术的可实施性，同时发现该技术可以有效地提高车间的生产效率.陶飞等[19]从多角度对数字孪生技术进行剖析，解释了数字孪生技术该如何在实际中进行运用，阐述了数字孪生对于智能制造推进的重要性，指明模型在数字孪生中的重要作用[7]，对数字孪生的模型构建准则进行了规范，让数字孪生模型的构建过程有据可依. ...
基于数字孪生的航天结构件制造车间建模研究
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2018
... 随着在数字孪生方面的不断探索，产品数字孪生的体系结构也逐渐形成.庄存波等[6]提出了产品数字孪生在产品不同阶段上的具体实施方法，使产品数字孪生的执行到达了新的高度.陶飞等[16]在探索如何实现物理世界和信息世界之间相互交融的方法上，将数字孪生技术运用到生产车间仿真上，对数字孪生车间的基础理论和架构进行了阐述.利用数字孪生技术高同步度、高保真等特点，TAO等[17]提出了数字化双驱动产品设计的概念.郭东升等[18]将数字孪生车间概念运用到航天结构件制造车间的建模上，验证了数字孪生车间技术的可实施性，同时发现该技术可以有效地提高车间的生产效率.陶飞等[19]从多角度对数字孪生技术进行剖析，解释了数字孪生技术该如何在实际中进行运用，阐述了数字孪生对于智能制造推进的重要性，指明模型在数字孪生中的重要作用[7]，对数字孪生的模型构建准则进行了规范，让数字孪生模型的构建过程有据可依. ...
Modeling of aerospace structural parts manufacturing workshop based on digital twin
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2018
... 随着在数字孪生方面的不断探索，产品数字孪生的体系结构也逐渐形成.庄存波等[6]提出了产品数字孪生在产品不同阶段上的具体实施方法，使产品数字孪生的执行到达了新的高度.陶飞等[16]在探索如何实现物理世界和信息世界之间相互交融的方法上，将数字孪生技术运用到生产车间仿真上，对数字孪生车间的基础理论和架构进行了阐述.利用数字孪生技术高同步度、高保真等特点，TAO等[17]提出了数字化双驱动产品设计的概念.郭东升等[18]将数字孪生车间概念运用到航天结构件制造车间的建模上，验证了数字孪生车间技术的可实施性，同时发现该技术可以有效地提高车间的生产效率.陶飞等[19]从多角度对数字孪生技术进行剖析，解释了数字孪生技术该如何在实际中进行运用，阐述了数字孪生对于智能制造推进的重要性，指明模型在数字孪生中的重要作用[7]，对数字孪生的模型构建准则进行了规范，让数字孪生模型的构建过程有据可依. ...
数字孪生十问:分析与思考
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2020
... 随着在数字孪生方面的不断探索，产品数字孪生的体系结构也逐渐形成.庄存波等[6]提出了产品数字孪生在产品不同阶段上的具体实施方法，使产品数字孪生的执行到达了新的高度.陶飞等[16]在探索如何实现物理世界和信息世界之间相互交融的方法上，将数字孪生技术运用到生产车间仿真上，对数字孪生车间的基础理论和架构进行了阐述.利用数字孪生技术高同步度、高保真等特点，TAO等[17]提出了数字化双驱动产品设计的概念.郭东升等[18]将数字孪生车间概念运用到航天结构件制造车间的建模上，验证了数字孪生车间技术的可实施性，同时发现该技术可以有效地提高车间的生产效率.陶飞等[19]从多角度对数字孪生技术进行剖析，解释了数字孪生技术该如何在实际中进行运用，阐述了数字孪生对于智能制造推进的重要性，指明模型在数字孪生中的重要作用[7]，对数字孪生的模型构建准则进行了规范，让数字孪生模型的构建过程有据可依. ...
Digital twin 10 q:Analysis and thinking
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2020
... 随着在数字孪生方面的不断探索，产品数字孪生的体系结构也逐渐形成.庄存波等[6]提出了产品数字孪生在产品不同阶段上的具体实施方法，使产品数字孪生的执行到达了新的高度.陶飞等[16]在探索如何实现物理世界和信息世界之间相互交融的方法上，将数字孪生技术运用到生产车间仿真上，对数字孪生车间的基础理论和架构进行了阐述.利用数字孪生技术高同步度、高保真等特点，TAO等[17]提出了数字化双驱动产品设计的概念.郭东升等[18]将数字孪生车间概念运用到航天结构件制造车间的建模上，验证了数字孪生车间技术的可实施性，同时发现该技术可以有效地提高车间的生产效率.陶飞等[19]从多角度对数字孪生技术进行剖析，解释了数字孪生技术该如何在实际中进行运用，阐述了数字孪生对于智能制造推进的重要性，指明模型在数字孪生中的重要作用[7]，对数字孪生的模型构建准则进行了规范，让数字孪生模型的构建过程有据可依. ...
基于数字孪生的电动汽车动力系统实验教学方案
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2019
... 近年来，科研人员将数字孪生技术应用于电池领域，创建电池的数字孪生模型.模型中电池的物理实体和虚拟模型之间存在着密切的联系和相互作用，使得电池可以得到更有效的管控.汪玉洁等[20]将数字孪生技术应用在电动汽车动力电池管理系统上，通过多物理量、多尺度、多概率的仿真模型高保真地虚拟映射出电池物理实体的行为，实现更加智能准确的管理.WU等[4]将数字孪生技术应用在动力电池组的状态监测中，并介绍了数据驱动建模方法，使数字孪生与模型数据进一步结合在一个框架中，以创建一个完整的数字孪生体.MERKLE等[21]将数字孪生模型放在云计算环境中进行操作，让孪生模型在云计算的环境下与物理实体生成的相应数据结合，提高了电池系统的计算能力和数据存储能力.熊瑞等[22]通过建立锂离子电池数字孪生体，生成不同工况下的电池老化轨迹，实现对锂离子电池寿命的快速预测. ...
Electric power system based on digital twin experiment teaching plan
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2019
... 近年来，科研人员将数字孪生技术应用于电池领域，创建电池的数字孪生模型.模型中电池的物理实体和虚拟模型之间存在着密切的联系和相互作用，使得电池可以得到更有效的管控.汪玉洁等[20]将数字孪生技术应用在电动汽车动力电池管理系统上，通过多物理量、多尺度、多概率的仿真模型高保真地虚拟映射出电池物理实体的行为，实现更加智能准确的管理.WU等[4]将数字孪生技术应用在动力电池组的状态监测中，并介绍了数据驱动建模方法，使数字孪生与模型数据进一步结合在一个框架中，以创建一个完整的数字孪生体.MERKLE等[21]将数字孪生模型放在云计算环境中进行操作，让孪生模型在云计算的环境下与物理实体生成的相应数据结合，提高了电池系统的计算能力和数据存储能力.熊瑞等[22]通过建立锂离子电池数字孪生体，生成不同工况下的电池老化轨迹，实现对锂离子电池寿命的快速预测. ...
Architecture of a digital twin for enabling digital services for battery systems
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2019
... 近年来，科研人员将数字孪生技术应用于电池领域，创建电池的数字孪生模型.模型中电池的物理实体和虚拟模型之间存在着密切的联系和相互作用，使得电池可以得到更有效的管控.汪玉洁等[20]将数字孪生技术应用在电动汽车动力电池管理系统上，通过多物理量、多尺度、多概率的仿真模型高保真地虚拟映射出电池物理实体的行为，实现更加智能准确的管理.WU等[4]将数字孪生技术应用在动力电池组的状态监测中，并介绍了数据驱动建模方法，使数字孪生与模型数据进一步结合在一个框架中，以创建一个完整的数字孪生体.MERKLE等[21]将数字孪生模型放在云计算环境中进行操作，让孪生模型在云计算的环境下与物理实体生成的相应数据结合，提高了电池系统的计算能力和数据存储能力.熊瑞等[22]通过建立锂离子电池数字孪生体，生成不同工况下的电池老化轨迹，实现对锂离子电池寿命的快速预测. ...
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... 近年来，科研人员将数字孪生技术应用于电池领域，创建电池的数字孪生模型.模型中电池的物理实体和虚拟模型之间存在着密切的联系和相互作用，使得电池可以得到更有效的管控.汪玉洁等[20]将数字孪生技术应用在电动汽车动力电池管理系统上，通过多物理量、多尺度、多概率的仿真模型高保真地虚拟映射出电池物理实体的行为，实现更加智能准确的管理.WU等[4]将数字孪生技术应用在动力电池组的状态监测中，并介绍了数据驱动建模方法，使数字孪生与模型数据进一步结合在一个框架中，以创建一个完整的数字孪生体.MERKLE等[21]将数字孪生模型放在云计算环境中进行操作，让孪生模型在云计算的环境下与物理实体生成的相应数据结合，提高了电池系统的计算能力和数据存储能力.熊瑞等[22]通过建立锂离子电池数字孪生体，生成不同工况下的电池老化轨迹，实现对锂离子电池寿命的快速预测. ...
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... 近年来，科研人员将数字孪生技术应用于电池领域，创建电池的数字孪生模型.模型中电池的物理实体和虚拟模型之间存在着密切的联系和相互作用，使得电池可以得到更有效的管控.汪玉洁等[20]将数字孪生技术应用在电动汽车动力电池管理系统上，通过多物理量、多尺度、多概率的仿真模型高保真地虚拟映射出电池物理实体的行为，实现更加智能准确的管理.WU等[4]将数字孪生技术应用在动力电池组的状态监测中，并介绍了数据驱动建模方法，使数字孪生与模型数据进一步结合在一个框架中，以创建一个完整的数字孪生体.MERKLE等[21]将数字孪生模型放在云计算环境中进行操作，让孪生模型在云计算的环境下与物理实体生成的相应数据结合，提高了电池系统的计算能力和数据存储能力.熊瑞等[22]通过建立锂离子电池数字孪生体，生成不同工况下的电池老化轨迹，实现对锂离子电池寿命的快速预测. ...
Digital twin for battery systems:Cloud battery management system with online state-of-charge and state-of-health estimation
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2020
... 数字孪生是物理实体的数字化表达[23]，数字孪生中的虚拟过程与实时发生的物理过程的操作完全匹配.在物理实体的整个生命周期中，对应的虚拟模型会不断地更新与物理实体相同的性能和状态数据[24].为了构建完整的数字孪生系统，需要将多个平台化的框架融合成一个从物理世界到数字空间的信息交互闭环.一个完整的数字孪生技术体系包括以下四个主要层次[25]：数据保障层、建模计算层、功能应用层和人机交互层.每一层都是数字孪生系统中不可或缺的部分，都是对上一层资源的利用和为下一层的形成提供所需条件，一个完整的数字孪生技术体系如图1所示. ...
Leveraging digital twin technology in model-based systems engineering
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2019
... 数字孪生是物理实体的数字化表达[23]，数字孪生中的虚拟过程与实时发生的物理过程的操作完全匹配.在物理实体的整个生命周期中，对应的虚拟模型会不断地更新与物理实体相同的性能和状态数据[24].为了构建完整的数字孪生系统，需要将多个平台化的框架融合成一个从物理世界到数字空间的信息交互闭环.一个完整的数字孪生技术体系包括以下四个主要层次[25]：数据保障层、建模计算层、功能应用层和人机交互层.每一层都是数字孪生系统中不可或缺的部分，都是对上一层资源的利用和为下一层的形成提供所需条件，一个完整的数字孪生技术体系如图1所示. ...
The airframe digital twin:Some challenges to realization
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2012
... 数字孪生是物理实体的数字化表达[23]，数字孪生中的虚拟过程与实时发生的物理过程的操作完全匹配.在物理实体的整个生命周期中，对应的虚拟模型会不断地更新与物理实体相同的性能和状态数据[24].为了构建完整的数字孪生系统，需要将多个平台化的框架融合成一个从物理世界到数字空间的信息交互闭环.一个完整的数字孪生技术体系包括以下四个主要层次[25]：数据保障层、建模计算层、功能应用层和人机交互层.每一层都是数字孪生系统中不可或缺的部分，都是对上一层资源的利用和为下一层的形成提供所需条件，一个完整的数字孪生技术体系如图1所示. ...
数字孪生综述
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2019
... 数据保障层用于实现对物理实体运行数据的采集、传输和存储等功能.数据是整个数字孪生技术体系的基础[26]，模型中的所有功能以及虚实模型的交互都会围绕着数据来执行.在建模前需要对所收集到的相关数据进行清洗、归一化、排序等操作，以便用于模型的校准和检测.通过安置在物理实体上的高性能传感器来采集物理实体的操作数据，并且通过高速数据传输工具将相应的数据传输到数据管理系统进行存储. ...
Digital twin review
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2019
... 数据保障层用于实现对物理实体运行数据的采集、传输和存储等功能.数据是整个数字孪生技术体系的基础[26]，模型中的所有功能以及虚实模型的交互都会围绕着数据来执行.在建模前需要对所收集到的相关数据进行清洗、归一化、排序等操作，以便用于模型的校准和检测.通过安置在物理实体上的高性能传感器来采集物理实体的操作数据，并且通过高速数据传输工具将相应的数据传输到数据管理系统进行存储. ...
The development and use of a digital twin model for tire touchdown health monitoring
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2017
... 功能应用层面向实际系统的设计与维护管理，其中包括任务风险评估[27]、系统全生命周期管理、系统生产过程监控以及系统的智能决策等功能，实现全方位多角度的管理.在一些现实处理比较复杂的情况中，可以通过功能应用层进行模拟操作[28]，为系统的维护提供保障，并且节省系统维护和运行所产生的人力物力资源. ...
Cloud-based battery digital twin middleware using model-based development
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2019
... 功能应用层面向实际系统的设计与维护管理，其中包括任务风险评估[27]、系统全生命周期管理、系统生产过程监控以及系统的智能决策等功能，实现全方位多角度的管理.在一些现实处理比较复杂的情况中，可以通过功能应用层进行模拟操作[28]，为系统的维护提供保障，并且节省系统维护和运行所产生的人力物力资源. ...
The ultimate immersive experience:Panoramic 3D video acquisition
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2012
... 人机交互层给使用者提供了一个良好的操作平台来对数字孪生系统进行管理和使用，包含数据可视化、优化控制、诊断预测等功能，方便使用者对数字孪生系统进行操作[29].在该层中可以加入多方面的信息感应，如多功能3D传感器等[30]，以提升用户的使用体验，让用户可以更加直观、深入地了解整个系统.人机交互层的存在使数字孪生系统与用户的联系更加紧密，与系统交互的简便程度是该层实用性的重要性指标. ...
数字孪生技术综述与展望
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2018
... 人机交互层给使用者提供了一个良好的操作平台来对数字孪生系统进行管理和使用，包含数据可视化、优化控制、诊断预测等功能，方便使用者对数字孪生系统进行操作[29].在该层中可以加入多方面的信息感应，如多功能3D传感器等[30]，以提升用户的使用体验，让用户可以更加直观、深入地了解整个系统.人机交互层的存在使数字孪生系统与用户的联系更加紧密，与系统交互的简便程度是该层实用性的重要性指标. ...
Digital twin technology review and prospect
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2018
... 人机交互层给使用者提供了一个良好的操作平台来对数字孪生系统进行管理和使用，包含数据可视化、优化控制、诊断预测等功能，方便使用者对数字孪生系统进行操作[29].在该层中可以加入多方面的信息感应，如多功能3D传感器等[30]，以提升用户的使用体验，让用户可以更加直观、深入地了解整个系统.人机交互层的存在使数字孪生系统与用户的联系更加紧密，与系统交互的简便程度是该层实用性的重要性指标. ...
Overview of lithium-ion battery modeling methods for state-of-charge estimation in electrical vehicles
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2018
... 准确的锂电池模型是建立高仿真度锂电池数字孪生体的前提.国内外研究者从不同的角度入手，已建立多种锂电池模型，包含电化学模型、等效电路模型、数据驱动模型、热模型等[31-32].在锂电池数字孪生体的研究中，等效电路模型和数据驱动模型缺乏实际物理意义[33]，导致模型的预测能力和适用性有限，而电化学-热耦合模型不仅能准确预测电流和电压等物理量，还能高保真地对电池内部离子浓度和电流密度等物理量的分布情况进行模拟.因此，在进行锂电池模型建模时需要着重关注锂电池的电化学机理模型和热模型. ...
电动车辆锂离子动力电池建模方法综述
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2017
... 准确的锂电池模型是建立高仿真度锂电池数字孪生体的前提.国内外研究者从不同的角度入手，已建立多种锂电池模型，包含电化学模型、等效电路模型、数据驱动模型、热模型等[31-32].在锂电池数字孪生体的研究中，等效电路模型和数据驱动模型缺乏实际物理意义[33]，导致模型的预测能力和适用性有限，而电化学-热耦合模型不仅能准确预测电流和电压等物理量，还能高保真地对电池内部离子浓度和电流密度等物理量的分布情况进行模拟.因此，在进行锂电池模型建模时需要着重关注锂电池的电化学机理模型和热模型. ...
... 电池的运行温度是反映电池安全状态的重要参数，电池热模型的准确建立对电池管理有着重要的作用.电池热模型表达式一般包含能量平衡方程、产热方程和边界条件方程等[41].目前常用的电池热模型有集中参数热模型和分布参数热模型[32].其中，集中参数模型将整个锂离子电池的热源看成一个均匀发热的实体，电池内部各区域的产热率一致，在电池进行充放电过程中电池温度的变化是电化学反应、混合效应以及焦耳热反应等的结果[42]，通过使用描述电池热特性的一般能量平衡方程可以估算出电池的热特性[43].但是集中参数模型无法对电池内部温度的空间分布进行描述.分布参数热模型则考虑到电池内部温度的空间分布不均匀性，在研究电池产热率的基础上添加了对局部电流分布产热的研究[44]和有限元法[45]，解决了电池内部温度的空间分布不均匀问题. ...
Review on modeling methods of lithium-ion power battery for electric vehicles
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2017
... 准确的锂电池模型是建立高仿真度锂电池数字孪生体的前提.国内外研究者从不同的角度入手，已建立多种锂电池模型，包含电化学模型、等效电路模型、数据驱动模型、热模型等[31-32].在锂电池数字孪生体的研究中，等效电路模型和数据驱动模型缺乏实际物理意义[33]，导致模型的预测能力和适用性有限，而电化学-热耦合模型不仅能准确预测电流和电压等物理量，还能高保真地对电池内部离子浓度和电流密度等物理量的分布情况进行模拟.因此，在进行锂电池模型建模时需要着重关注锂电池的电化学机理模型和热模型. ...
... 电池的运行温度是反映电池安全状态的重要参数，电池热模型的准确建立对电池管理有着重要的作用.电池热模型表达式一般包含能量平衡方程、产热方程和边界条件方程等[41].目前常用的电池热模型有集中参数热模型和分布参数热模型[32].其中，集中参数模型将整个锂离子电池的热源看成一个均匀发热的实体，电池内部各区域的产热率一致，在电池进行充放电过程中电池温度的变化是电化学反应、混合效应以及焦耳热反应等的结果[42]，通过使用描述电池热特性的一般能量平衡方程可以估算出电池的热特性[43].但是集中参数模型无法对电池内部温度的空间分布进行描述.分布参数热模型则考虑到电池内部温度的空间分布不均匀性，在研究电池产热率的基础上添加了对局部电流分布产热的研究[44]和有限元法[45]，解决了电池内部温度的空间分布不均匀问题. ...
Algorithms for advanced battery-management systems
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2010
... 准确的锂电池模型是建立高仿真度锂电池数字孪生体的前提.国内外研究者从不同的角度入手，已建立多种锂电池模型，包含电化学模型、等效电路模型、数据驱动模型、热模型等[31-32].在锂电池数字孪生体的研究中，等效电路模型和数据驱动模型缺乏实际物理意义[33]，导致模型的预测能力和适用性有限，而电化学-热耦合模型不仅能准确预测电流和电压等物理量，还能高保真地对电池内部离子浓度和电流密度等物理量的分布情况进行模拟.因此，在进行锂电池模型建模时需要着重关注锂电池的电化学机理模型和热模型. ...
锂离子电池模型综述
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2021
... 电池电化学机理模型是基于锂离子电池内部的电化学反应机理来对电池特性进行描述的模型，其参数都具有明确的物理意义[34].电化学机理模型中的正负极由多孔电极结构组成，其中按照活性颗粒的大小分为均相与非均相两类模型，由于非均相模型的计算成本较高，且对均相模型进行优化可以得到与非均相模型相近的高精度预测结果[35]，故本文采用均相模型进行研究.NEWMAN等[36]将电池电化学机理模型简化成如图2所示的伪二维模型(Pseudo-two-dimensional model，P2D).该模型包含正电极、正极集流体、负电极、负极集流体、电解液和隔膜等六部分，可以提供电池反应时的内部信息，比如电极和电解质中的锂离子浓度等.P2D模型在进行电极状态计算时具有较高的计算精度，但是该模型涉及大量的偏微分方程和参数，导致直接使用P2D模型运算十分费时，难以直接应用在嵌入式电池管理系统中[37].基于P2D模型的均质多孔电极理论和浓溶液理论思想，研究人员对P2D模型进行了相应的简化处理.ZHANG等[38]将正负两极简化为两个球形颗粒，所有的锂离子脱嵌和嵌入现象均发生在颗粒表面形成单粒子模型(Single-particle model，SPM)，该模型删除部分计算迭代的步骤，提高了模型计算效率，但该模型只能适用于低倍率电流的情况下.ROMERO-BECERRIL等[39]在SPM模型的基础上，简化电解液中的扩散和浓度极化效应，进一步提高了该模型的计算效率.SMITH等[40]通过简化控制方程，将P2D模型简化为1D模型，并通过试验验证方法的可行性. ...
A review of lithium-ion battery models
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2021
... 电池电化学机理模型是基于锂离子电池内部的电化学反应机理来对电池特性进行描述的模型，其参数都具有明确的物理意义[34].电化学机理模型中的正负极由多孔电极结构组成，其中按照活性颗粒的大小分为均相与非均相两类模型，由于非均相模型的计算成本较高，且对均相模型进行优化可以得到与非均相模型相近的高精度预测结果[35]，故本文采用均相模型进行研究.NEWMAN等[36]将电池电化学机理模型简化成如图2所示的伪二维模型(Pseudo-two-dimensional model，P2D).该模型包含正电极、正极集流体、负电极、负极集流体、电解液和隔膜等六部分，可以提供电池反应时的内部信息，比如电极和电解质中的锂离子浓度等.P2D模型在进行电极状态计算时具有较高的计算精度，但是该模型涉及大量的偏微分方程和参数，导致直接使用P2D模型运算十分费时，难以直接应用在嵌入式电池管理系统中[37].基于P2D模型的均质多孔电极理论和浓溶液理论思想，研究人员对P2D模型进行了相应的简化处理.ZHANG等[38]将正负两极简化为两个球形颗粒，所有的锂离子脱嵌和嵌入现象均发生在颗粒表面形成单粒子模型(Single-particle model，SPM)，该模型删除部分计算迭代的步骤，提高了模型计算效率，但该模型只能适用于低倍率电流的情况下.ROMERO-BECERRIL等[39]在SPM模型的基础上，简化电解液中的扩散和浓度极化效应，进一步提高了该模型的计算效率.SMITH等[40]通过简化控制方程，将P2D模型简化为1D模型，并通过试验验证方法的可行性. ...
3类锂离子电池多孔电极模型比较研究及电池正向设计应用
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2021
... 电池电化学机理模型是基于锂离子电池内部的电化学反应机理来对电池特性进行描述的模型，其参数都具有明确的物理意义[34].电化学机理模型中的正负极由多孔电极结构组成，其中按照活性颗粒的大小分为均相与非均相两类模型，由于非均相模型的计算成本较高，且对均相模型进行优化可以得到与非均相模型相近的高精度预测结果[35]，故本文采用均相模型进行研究.NEWMAN等[36]将电池电化学机理模型简化成如图2所示的伪二维模型(Pseudo-two-dimensional model，P2D).该模型包含正电极、正极集流体、负电极、负极集流体、电解液和隔膜等六部分，可以提供电池反应时的内部信息，比如电极和电解质中的锂离子浓度等.P2D模型在进行电极状态计算时具有较高的计算精度，但是该模型涉及大量的偏微分方程和参数，导致直接使用P2D模型运算十分费时，难以直接应用在嵌入式电池管理系统中[37].基于P2D模型的均质多孔电极理论和浓溶液理论思想，研究人员对P2D模型进行了相应的简化处理.ZHANG等[38]将正负两极简化为两个球形颗粒，所有的锂离子脱嵌和嵌入现象均发生在颗粒表面形成单粒子模型(Single-particle model，SPM)，该模型删除部分计算迭代的步骤，提高了模型计算效率，但该模型只能适用于低倍率电流的情况下.ROMERO-BECERRIL等[39]在SPM模型的基础上，简化电解液中的扩散和浓度极化效应，进一步提高了该模型的计算效率.SMITH等[40]通过简化控制方程，将P2D模型简化为1D模型，并通过试验验证方法的可行性. ...
Comparative study on porous electrode models of three kinds of lithium ion batteries and their application in forward design
1
2021
... 电池电化学机理模型是基于锂离子电池内部的电化学反应机理来对电池特性进行描述的模型，其参数都具有明确的物理意义[34].电化学机理模型中的正负极由多孔电极结构组成，其中按照活性颗粒的大小分为均相与非均相两类模型，由于非均相模型的计算成本较高，且对均相模型进行优化可以得到与非均相模型相近的高精度预测结果[35]，故本文采用均相模型进行研究.NEWMAN等[36]将电池电化学机理模型简化成如图2所示的伪二维模型(Pseudo-two-dimensional model，P2D).该模型包含正电极、正极集流体、负电极、负极集流体、电解液和隔膜等六部分，可以提供电池反应时的内部信息，比如电极和电解质中的锂离子浓度等.P2D模型在进行电极状态计算时具有较高的计算精度，但是该模型涉及大量的偏微分方程和参数，导致直接使用P2D模型运算十分费时，难以直接应用在嵌入式电池管理系统中[37].基于P2D模型的均质多孔电极理论和浓溶液理论思想，研究人员对P2D模型进行了相应的简化处理.ZHANG等[38]将正负两极简化为两个球形颗粒，所有的锂离子脱嵌和嵌入现象均发生在颗粒表面形成单粒子模型(Single-particle model，SPM)，该模型删除部分计算迭代的步骤，提高了模型计算效率，但该模型只能适用于低倍率电流的情况下.ROMERO-BECERRIL等[39]在SPM模型的基础上，简化电解液中的扩散和浓度极化效应，进一步提高了该模型的计算效率.SMITH等[40]通过简化控制方程，将P2D模型简化为1D模型，并通过试验验证方法的可行性. ...
Modeling of lithium-ion batteries
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2003
... 电池电化学机理模型是基于锂离子电池内部的电化学反应机理来对电池特性进行描述的模型，其参数都具有明确的物理意义[34].电化学机理模型中的正负极由多孔电极结构组成，其中按照活性颗粒的大小分为均相与非均相两类模型，由于非均相模型的计算成本较高，且对均相模型进行优化可以得到与非均相模型相近的高精度预测结果[35]，故本文采用均相模型进行研究.NEWMAN等[36]将电池电化学机理模型简化成如图2所示的伪二维模型(Pseudo-two-dimensional model，P2D).该模型包含正电极、正极集流体、负电极、负极集流体、电解液和隔膜等六部分，可以提供电池反应时的内部信息，比如电极和电解质中的锂离子浓度等.P2D模型在进行电极状态计算时具有较高的计算精度，但是该模型涉及大量的偏微分方程和参数，导致直接使用P2D模型运算十分费时，难以直接应用在嵌入式电池管理系统中[37].基于P2D模型的均质多孔电极理论和浓溶液理论思想，研究人员对P2D模型进行了相应的简化处理.ZHANG等[38]将正负两极简化为两个球形颗粒，所有的锂离子脱嵌和嵌入现象均发生在颗粒表面形成单粒子模型(Single-particle model，SPM)，该模型删除部分计算迭代的步骤，提高了模型计算效率，但该模型只能适用于低倍率电流的情况下.ROMERO-BECERRIL等[39]在SPM模型的基础上，简化电解液中的扩散和浓度极化效应，进一步提高了该模型的计算效率.SMITH等[40]通过简化控制方程，将P2D模型简化为1D模型，并通过试验验证方法的可行性. ...
锂离子电池电化学降阶模型性能对比
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2021
... 电池电化学机理模型是基于锂离子电池内部的电化学反应机理来对电池特性进行描述的模型，其参数都具有明确的物理意义[34].电化学机理模型中的正负极由多孔电极结构组成，其中按照活性颗粒的大小分为均相与非均相两类模型，由于非均相模型的计算成本较高，且对均相模型进行优化可以得到与非均相模型相近的高精度预测结果[35]，故本文采用均相模型进行研究.NEWMAN等[36]将电池电化学机理模型简化成如图2所示的伪二维模型(Pseudo-two-dimensional model，P2D).该模型包含正电极、正极集流体、负电极、负极集流体、电解液和隔膜等六部分，可以提供电池反应时的内部信息，比如电极和电解质中的锂离子浓度等.P2D模型在进行电极状态计算时具有较高的计算精度，但是该模型涉及大量的偏微分方程和参数，导致直接使用P2D模型运算十分费时，难以直接应用在嵌入式电池管理系统中[37].基于P2D模型的均质多孔电极理论和浓溶液理论思想，研究人员对P2D模型进行了相应的简化处理.ZHANG等[38]将正负两极简化为两个球形颗粒，所有的锂离子脱嵌和嵌入现象均发生在颗粒表面形成单粒子模型(Single-particle model，SPM)，该模型删除部分计算迭代的步骤，提高了模型计算效率，但该模型只能适用于低倍率电流的情况下.ROMERO-BECERRIL等[39]在SPM模型的基础上，简化电解液中的扩散和浓度极化效应，进一步提高了该模型的计算效率.SMITH等[40]通过简化控制方程，将P2D模型简化为1D模型，并通过试验验证方法的可行性. ...
Performance comparison of electrochemical order reduction models for lithium-ion batteries
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2021
... 电池电化学机理模型是基于锂离子电池内部的电化学反应机理来对电池特性进行描述的模型，其参数都具有明确的物理意义[34].电化学机理模型中的正负极由多孔电极结构组成，其中按照活性颗粒的大小分为均相与非均相两类模型，由于非均相模型的计算成本较高，且对均相模型进行优化可以得到与非均相模型相近的高精度预测结果[35]，故本文采用均相模型进行研究.NEWMAN等[36]将电池电化学机理模型简化成如图2所示的伪二维模型(Pseudo-two-dimensional model，P2D).该模型包含正电极、正极集流体、负电极、负极集流体、电解液和隔膜等六部分，可以提供电池反应时的内部信息，比如电极和电解质中的锂离子浓度等.P2D模型在进行电极状态计算时具有较高的计算精度，但是该模型涉及大量的偏微分方程和参数，导致直接使用P2D模型运算十分费时，难以直接应用在嵌入式电池管理系统中[37].基于P2D模型的均质多孔电极理论和浓溶液理论思想，研究人员对P2D模型进行了相应的简化处理.ZHANG等[38]将正负两极简化为两个球形颗粒，所有的锂离子脱嵌和嵌入现象均发生在颗粒表面形成单粒子模型(Single-particle model，SPM)，该模型删除部分计算迭代的步骤，提高了模型计算效率，但该模型只能适用于低倍率电流的情况下.ROMERO-BECERRIL等[39]在SPM模型的基础上，简化电解液中的扩散和浓度极化效应，进一步提高了该模型的计算效率.SMITH等[40]通过简化控制方程，将P2D模型简化为1D模型，并通过试验验证方法的可行性. ...
Modeling lithium intercalation of a single spinel particle under potentiodynamic control
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2000
... 电池电化学机理模型是基于锂离子电池内部的电化学反应机理来对电池特性进行描述的模型，其参数都具有明确的物理意义[34].电化学机理模型中的正负极由多孔电极结构组成，其中按照活性颗粒的大小分为均相与非均相两类模型，由于非均相模型的计算成本较高，且对均相模型进行优化可以得到与非均相模型相近的高精度预测结果[35]，故本文采用均相模型进行研究.NEWMAN等[36]将电池电化学机理模型简化成如图2所示的伪二维模型(Pseudo-two-dimensional model，P2D).该模型包含正电极、正极集流体、负电极、负极集流体、电解液和隔膜等六部分，可以提供电池反应时的内部信息，比如电极和电解质中的锂离子浓度等.P2D模型在进行电极状态计算时具有较高的计算精度，但是该模型涉及大量的偏微分方程和参数，导致直接使用P2D模型运算十分费时，难以直接应用在嵌入式电池管理系统中[37].基于P2D模型的均质多孔电极理论和浓溶液理论思想，研究人员对P2D模型进行了相应的简化处理.ZHANG等[38]将正负两极简化为两个球形颗粒，所有的锂离子脱嵌和嵌入现象均发生在颗粒表面形成单粒子模型(Single-particle model，SPM)，该模型删除部分计算迭代的步骤，提高了模型计算效率，但该模型只能适用于低倍率电流的情况下.ROMERO-BECERRIL等[39]在SPM模型的基础上，简化电解液中的扩散和浓度极化效应，进一步提高了该模型的计算效率.SMITH等[40]通过简化控制方程，将P2D模型简化为1D模型，并通过试验验证方法的可行性. ...
Comparison of discretization methods applied to the single-particle model of lithium-ion batteries
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2011
... 电池电化学机理模型是基于锂离子电池内部的电化学反应机理来对电池特性进行描述的模型，其参数都具有明确的物理意义[34].电化学机理模型中的正负极由多孔电极结构组成，其中按照活性颗粒的大小分为均相与非均相两类模型，由于非均相模型的计算成本较高，且对均相模型进行优化可以得到与非均相模型相近的高精度预测结果[35]，故本文采用均相模型进行研究.NEWMAN等[36]将电池电化学机理模型简化成如图2所示的伪二维模型(Pseudo-two-dimensional model，P2D).该模型包含正电极、正极集流体、负电极、负极集流体、电解液和隔膜等六部分，可以提供电池反应时的内部信息，比如电极和电解质中的锂离子浓度等.P2D模型在进行电极状态计算时具有较高的计算精度，但是该模型涉及大量的偏微分方程和参数，导致直接使用P2D模型运算十分费时，难以直接应用在嵌入式电池管理系统中[37].基于P2D模型的均质多孔电极理论和浓溶液理论思想，研究人员对P2D模型进行了相应的简化处理.ZHANG等[38]将正负两极简化为两个球形颗粒，所有的锂离子脱嵌和嵌入现象均发生在颗粒表面形成单粒子模型(Single-particle model，SPM)，该模型删除部分计算迭代的步骤，提高了模型计算效率，但该模型只能适用于低倍率电流的情况下.ROMERO-BECERRIL等[39]在SPM模型的基础上，简化电解液中的扩散和浓度极化效应，进一步提高了该模型的计算效率.SMITH等[40]通过简化控制方程，将P2D模型简化为1D模型，并通过试验验证方法的可行性. ...
Control oriented 1D electrochemical model of lithium-ion battery
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2007
... 电池电化学机理模型是基于锂离子电池内部的电化学反应机理来对电池特性进行描述的模型，其参数都具有明确的物理意义[34].电化学机理模型中的正负极由多孔电极结构组成，其中按照活性颗粒的大小分为均相与非均相两类模型，由于非均相模型的计算成本较高，且对均相模型进行优化可以得到与非均相模型相近的高精度预测结果[35]，故本文采用均相模型进行研究.NEWMAN等[36]将电池电化学机理模型简化成如图2所示的伪二维模型(Pseudo-two-dimensional model，P2D).该模型包含正电极、正极集流体、负电极、负极集流体、电解液和隔膜等六部分，可以提供电池反应时的内部信息，比如电极和电解质中的锂离子浓度等.P2D模型在进行电极状态计算时具有较高的计算精度，但是该模型涉及大量的偏微分方程和参数，导致直接使用P2D模型运算十分费时，难以直接应用在嵌入式电池管理系统中[37].基于P2D模型的均质多孔电极理论和浓溶液理论思想，研究人员对P2D模型进行了相应的简化处理.ZHANG等[38]将正负两极简化为两个球形颗粒，所有的锂离子脱嵌和嵌入现象均发生在颗粒表面形成单粒子模型(Single-particle model，SPM)，该模型删除部分计算迭代的步骤，提高了模型计算效率，但该模型只能适用于低倍率电流的情况下.ROMERO-BECERRIL等[39]在SPM模型的基础上，简化电解液中的扩散和浓度极化效应，进一步提高了该模型的计算效率.SMITH等[40]通过简化控制方程，将P2D模型简化为1D模型，并通过试验验证方法的可行性. ...
Modeling and simulation of thermal runaway in cylindrical 18650 lithium-ion batteries
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2016
... 电池的运行温度是反映电池安全状态的重要参数，电池热模型的准确建立对电池管理有着重要的作用.电池热模型表达式一般包含能量平衡方程、产热方程和边界条件方程等[41].目前常用的电池热模型有集中参数热模型和分布参数热模型[32].其中，集中参数模型将整个锂离子电池的热源看成一个均匀发热的实体，电池内部各区域的产热率一致，在电池进行充放电过程中电池温度的变化是电化学反应、混合效应以及焦耳热反应等的结果[42]，通过使用描述电池热特性的一般能量平衡方程可以估算出电池的热特性[43].但是集中参数模型无法对电池内部温度的空间分布进行描述.分布参数热模型则考虑到电池内部温度的空间分布不均匀性，在研究电池产热率的基础上添加了对局部电流分布产热的研究[44]和有限元法[45]，解决了电池内部温度的空间分布不均匀问题. ...
Lithium-ion battery models and parameter identification techniques
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2017
... 电池的运行温度是反映电池安全状态的重要参数，电池热模型的准确建立对电池管理有着重要的作用.电池热模型表达式一般包含能量平衡方程、产热方程和边界条件方程等[41].目前常用的电池热模型有集中参数热模型和分布参数热模型[32].其中，集中参数模型将整个锂离子电池的热源看成一个均匀发热的实体，电池内部各区域的产热率一致，在电池进行充放电过程中电池温度的变化是电化学反应、混合效应以及焦耳热反应等的结果[42]，通过使用描述电池热特性的一般能量平衡方程可以估算出电池的热特性[43].但是集中参数模型无法对电池内部温度的空间分布进行描述.分布参数热模型则考虑到电池内部温度的空间分布不均匀性，在研究电池产热率的基础上添加了对局部电流分布产热的研究[44]和有限元法[45]，解决了电池内部温度的空间分布不均匀问题. ...
A general energy balance for battery systems
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1985
... 电池的运行温度是反映电池安全状态的重要参数，电池热模型的准确建立对电池管理有着重要的作用.电池热模型表达式一般包含能量平衡方程、产热方程和边界条件方程等[41].目前常用的电池热模型有集中参数热模型和分布参数热模型[32].其中，集中参数模型将整个锂离子电池的热源看成一个均匀发热的实体，电池内部各区域的产热率一致，在电池进行充放电过程中电池温度的变化是电化学反应、混合效应以及焦耳热反应等的结果[42]，通过使用描述电池热特性的一般能量平衡方程可以估算出电池的热特性[43].但是集中参数模型无法对电池内部温度的空间分布进行描述.分布参数热模型则考虑到电池内部温度的空间分布不均匀性，在研究电池产热率的基础上添加了对局部电流分布产热的研究[44]和有限元法[45]，解决了电池内部温度的空间分布不均匀问题. ...
Modelling the thermal behaviour of a lithium-ion battery during charge
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2011
... 电池的运行温度是反映电池安全状态的重要参数，电池热模型的准确建立对电池管理有着重要的作用.电池热模型表达式一般包含能量平衡方程、产热方程和边界条件方程等[41].目前常用的电池热模型有集中参数热模型和分布参数热模型[32].其中，集中参数模型将整个锂离子电池的热源看成一个均匀发热的实体，电池内部各区域的产热率一致，在电池进行充放电过程中电池温度的变化是电化学反应、混合效应以及焦耳热反应等的结果[42]，通过使用描述电池热特性的一般能量平衡方程可以估算出电池的热特性[43].但是集中参数模型无法对电池内部温度的空间分布进行描述.分布参数热模型则考虑到电池内部温度的空间分布不均匀性，在研究电池产热率的基础上添加了对局部电流分布产热的研究[44]和有限元法[45]，解决了电池内部温度的空间分布不均匀问题. ...
Modeling for the scale-up of a lithium-ion polymer battery
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2009
... 电池的运行温度是反映电池安全状态的重要参数，电池热模型的准确建立对电池管理有着重要的作用.电池热模型表达式一般包含能量平衡方程、产热方程和边界条件方程等[41].目前常用的电池热模型有集中参数热模型和分布参数热模型[32].其中，集中参数模型将整个锂离子电池的热源看成一个均匀发热的实体，电池内部各区域的产热率一致，在电池进行充放电过程中电池温度的变化是电化学反应、混合效应以及焦耳热反应等的结果[42]，通过使用描述电池热特性的一般能量平衡方程可以估算出电池的热特性[43].但是集中参数模型无法对电池内部温度的空间分布进行描述.分布参数热模型则考虑到电池内部温度的空间分布不均匀性，在研究电池产热率的基础上添加了对局部电流分布产热的研究[44]和有限元法[45]，解决了电池内部温度的空间分布不均匀问题. ...
基于电化学-热耦合模型的储能用锂离子电池的发热状况研究
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2022
... 由于电池内部产热机理反应复杂，依靠单一的热模型无法对电池进行准确的仿真，热模型与电化学机理模型耦合成为了趋势.通过电化学模型计算出电池产热速率并且映射到热模型中作为热源，再通过热模型计算出电池内部温度场，根据电池内部温度场的温度来对电化学模型中的相关参数进行调整实现电化学模型与热模型的耦合[46⇓-48].MASTALI等[49]建立了大型锂离子电池的电化学-热耦合模型模拟电池电化学变量和热变量在电池中的三维分布，通过试验验证了模型的准确性.TANG等[50]针对电池放电建立电化学-热耦合模型，通过对阴极反应电流密度的分布以及反应电流密度随放电时间的演化规律研究后发现，电化学-热耦合模型比单一电化学模型具有更高的精度，特别表现在高放电速率下.相较于其他的耦合模型，电化学-热耦合模型可以从电池内部化学反应产热等多角度来仿真电池的工作状态[46]，为锂电池数字孪生模型建模的研究奠定了基础. ...
... [46]，为锂电池数字孪生模型建模的研究奠定了基础. ...
Thermal characteristics of lithium-ion batteries for energy storage based on electrochemical and thermal coupling model
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2022
... 由于电池内部产热机理反应复杂，依靠单一的热模型无法对电池进行准确的仿真，热模型与电化学机理模型耦合成为了趋势.通过电化学模型计算出电池产热速率并且映射到热模型中作为热源，再通过热模型计算出电池内部温度场，根据电池内部温度场的温度来对电化学模型中的相关参数进行调整实现电化学模型与热模型的耦合[46⇓-48].MASTALI等[49]建立了大型锂离子电池的电化学-热耦合模型模拟电池电化学变量和热变量在电池中的三维分布，通过试验验证了模型的准确性.TANG等[50]针对电池放电建立电化学-热耦合模型，通过对阴极反应电流密度的分布以及反应电流密度随放电时间的演化规律研究后发现，电化学-热耦合模型比单一电化学模型具有更高的精度，特别表现在高放电速率下.相较于其他的耦合模型，电化学-热耦合模型可以从电池内部化学反应产热等多角度来仿真电池的工作状态[46]，为锂电池数字孪生模型建模的研究奠定了基础. ...
... [46]，为锂电池数字孪生模型建模的研究奠定了基础. ...
车用锂离子电池电化学-热耦合高效建模方法
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2021
... 由于电池内部产热机理反应复杂，依靠单一的热模型无法对电池进行准确的仿真，热模型与电化学机理模型耦合成为了趋势.通过电化学模型计算出电池产热速率并且映射到热模型中作为热源，再通过热模型计算出电池内部温度场，根据电池内部温度场的温度来对电化学模型中的相关参数进行调整实现电化学模型与热模型的耦合[46⇓-48].MASTALI等[49]建立了大型锂离子电池的电化学-热耦合模型模拟电池电化学变量和热变量在电池中的三维分布，通过试验验证了模型的准确性.TANG等[50]针对电池放电建立电化学-热耦合模型，通过对阴极反应电流密度的分布以及反应电流密度随放电时间的演化规律研究后发现，电化学-热耦合模型比单一电化学模型具有更高的精度，特别表现在高放电速率下.相较于其他的耦合模型，电化学-热耦合模型可以从电池内部化学反应产热等多角度来仿真电池的工作状态[46]，为锂电池数字孪生模型建模的研究奠定了基础. ...
High efficient modeling method of electrochemical-thermal coupling for vehicle lithium-ion battery
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2021
... 由于电池内部产热机理反应复杂，依靠单一的热模型无法对电池进行准确的仿真，热模型与电化学机理模型耦合成为了趋势.通过电化学模型计算出电池产热速率并且映射到热模型中作为热源，再通过热模型计算出电池内部温度场，根据电池内部温度场的温度来对电化学模型中的相关参数进行调整实现电化学模型与热模型的耦合[46⇓-48].MASTALI等[49]建立了大型锂离子电池的电化学-热耦合模型模拟电池电化学变量和热变量在电池中的三维分布，通过试验验证了模型的准确性.TANG等[50]针对电池放电建立电化学-热耦合模型，通过对阴极反应电流密度的分布以及反应电流密度随放电时间的演化规律研究后发现，电化学-热耦合模型比单一电化学模型具有更高的精度，特别表现在高放电速率下.相较于其他的耦合模型，电化学-热耦合模型可以从电池内部化学反应产热等多角度来仿真电池的工作状态[46]，为锂电池数字孪生模型建模的研究奠定了基础. ...
锂离子电池组的三维电化学-热耦合仿真分析
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... 由于电池内部产热机理反应复杂，依靠单一的热模型无法对电池进行准确的仿真，热模型与电化学机理模型耦合成为了趋势.通过电化学模型计算出电池产热速率并且映射到热模型中作为热源，再通过热模型计算出电池内部温度场，根据电池内部温度场的温度来对电化学模型中的相关参数进行调整实现电化学模型与热模型的耦合[46⇓-48].MASTALI等[49]建立了大型锂离子电池的电化学-热耦合模型模拟电池电化学变量和热变量在电池中的三维分布，通过试验验证了模型的准确性.TANG等[50]针对电池放电建立电化学-热耦合模型，通过对阴极反应电流密度的分布以及反应电流密度随放电时间的演化规律研究后发现，电化学-热耦合模型比单一电化学模型具有更高的精度，特别表现在高放电速率下.相较于其他的耦合模型，电化学-热耦合模型可以从电池内部化学反应产热等多角度来仿真电池的工作状态[46]，为锂电池数字孪生模型建模的研究奠定了基础. ...
Three-dimensional electrochemical lithium-ion battery pack-thermal coupling simulation
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... 由于电池内部产热机理反应复杂，依靠单一的热模型无法对电池进行准确的仿真，热模型与电化学机理模型耦合成为了趋势.通过电化学模型计算出电池产热速率并且映射到热模型中作为热源，再通过热模型计算出电池内部温度场，根据电池内部温度场的温度来对电化学模型中的相关参数进行调整实现电化学模型与热模型的耦合[46⇓-48].MASTALI等[49]建立了大型锂离子电池的电化学-热耦合模型模拟电池电化学变量和热变量在电池中的三维分布，通过试验验证了模型的准确性.TANG等[50]针对电池放电建立电化学-热耦合模型，通过对阴极反应电流密度的分布以及反应电流密度随放电时间的演化规律研究后发现，电化学-热耦合模型比单一电化学模型具有更高的精度，特别表现在高放电速率下.相较于其他的耦合模型，电化学-热耦合模型可以从电池内部化学反应产热等多角度来仿真电池的工作状态[46]，为锂电池数字孪生模型建模的研究奠定了基础. ...
Electrochemical-thermal modeling and experimental validation of commercial graphite/LiFePO4 pouch lithium-ion batteries
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2018
... 由于电池内部产热机理反应复杂，依靠单一的热模型无法对电池进行准确的仿真，热模型与电化学机理模型耦合成为了趋势.通过电化学模型计算出电池产热速率并且映射到热模型中作为热源，再通过热模型计算出电池内部温度场，根据电池内部温度场的温度来对电化学模型中的相关参数进行调整实现电化学模型与热模型的耦合[46⇓-48].MASTALI等[49]建立了大型锂离子电池的电化学-热耦合模型模拟电池电化学变量和热变量在电池中的三维分布，通过试验验证了模型的准确性.TANG等[50]针对电池放电建立电化学-热耦合模型，通过对阴极反应电流密度的分布以及反应电流密度随放电时间的演化规律研究后发现，电化学-热耦合模型比单一电化学模型具有更高的精度，特别表现在高放电速率下.相较于其他的耦合模型，电化学-热耦合模型可以从电池内部化学反应产热等多角度来仿真电池的工作状态[46]，为锂电池数字孪生模型建模的研究奠定了基础. ...
... 在使用模型的过程中难以避免会遇到模型参数随应用工况或环境改变而发生改变，导致模型不准确等问题.单一的模型很难对采集的数据进行深度挖掘以及对模型参数的实时更新.例如，电池电化学机理模型含有较多的偏微分方程，需要输入大量的参数进行计算，但是部分电池内部参数无法实时准确获取.为了使电池数字孪生建模精度更高，在机理模型建模的基础上加入数据驱动模型[49]，采用数据驱动方法对实时采集的数据进行信息提取，并将提取到的数据补充到机理模型中，可以有效提升建模精度[51-52]，通过数据与模型相互融合共同驱动使得建立的模型更加拟实，能够更加准确地模拟物理实体在真实情况下发生的变化.LIU等[53]建立了一个数据与模型双驱动预测框架，通过与传统模型进行对比后发现数据与模型双驱动的预测效果更准确. ...
Numerical analysis of distribution and evolution of reaction current density in discharge process of lithium-ion power battery
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2014
... 由于电池内部产热机理反应复杂，依靠单一的热模型无法对电池进行准确的仿真，热模型与电化学机理模型耦合成为了趋势.通过电化学模型计算出电池产热速率并且映射到热模型中作为热源，再通过热模型计算出电池内部温度场，根据电池内部温度场的温度来对电化学模型中的相关参数进行调整实现电化学模型与热模型的耦合[46⇓-48].MASTALI等[49]建立了大型锂离子电池的电化学-热耦合模型模拟电池电化学变量和热变量在电池中的三维分布，通过试验验证了模型的准确性.TANG等[50]针对电池放电建立电化学-热耦合模型，通过对阴极反应电流密度的分布以及反应电流密度随放电时间的演化规律研究后发现，电化学-热耦合模型比单一电化学模型具有更高的精度，特别表现在高放电速率下.相较于其他的耦合模型，电化学-热耦合模型可以从电池内部化学反应产热等多角度来仿真电池的工作状态[46]，为锂电池数字孪生模型建模的研究奠定了基础. ...
New paradigm of data-driven smart customization through digital twin
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2021
... 在使用模型的过程中难以避免会遇到模型参数随应用工况或环境改变而发生改变，导致模型不准确等问题.单一的模型很难对采集的数据进行深度挖掘以及对模型参数的实时更新.例如，电池电化学机理模型含有较多的偏微分方程，需要输入大量的参数进行计算，但是部分电池内部参数无法实时准确获取.为了使电池数字孪生建模精度更高，在机理模型建模的基础上加入数据驱动模型[49]，采用数据驱动方法对实时采集的数据进行信息提取，并将提取到的数据补充到机理模型中，可以有效提升建模精度[51-52]，通过数据与模型相互融合共同驱动使得建立的模型更加拟实，能够更加准确地模拟物理实体在真实情况下发生的变化.LIU等[53]建立了一个数据与模型双驱动预测框架，通过与传统模型进行对比后发现数据与模型双驱动的预测效果更准确. ...
机理与数据融合的航天器控制系统数字孪生建模方法
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2022
... 在使用模型的过程中难以避免会遇到模型参数随应用工况或环境改变而发生改变，导致模型不准确等问题.单一的模型很难对采集的数据进行深度挖掘以及对模型参数的实时更新.例如，电池电化学机理模型含有较多的偏微分方程，需要输入大量的参数进行计算，但是部分电池内部参数无法实时准确获取.为了使电池数字孪生建模精度更高，在机理模型建模的基础上加入数据驱动模型[49]，采用数据驱动方法对实时采集的数据进行信息提取，并将提取到的数据补充到机理模型中，可以有效提升建模精度[51-52]，通过数据与模型相互融合共同驱动使得建立的模型更加拟实，能够更加准确地模拟物理实体在真实情况下发生的变化.LIU等[53]建立了一个数据与模型双驱动预测框架，通过与传统模型进行对比后发现数据与模型双驱动的预测效果更准确. ...
Digital twin modeling method for spacecraft control systems based on mechanism and data fusion
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2022
... 在使用模型的过程中难以避免会遇到模型参数随应用工况或环境改变而发生改变，导致模型不准确等问题.单一的模型很难对采集的数据进行深度挖掘以及对模型参数的实时更新.例如，电池电化学机理模型含有较多的偏微分方程，需要输入大量的参数进行计算，但是部分电池内部参数无法实时准确获取.为了使电池数字孪生建模精度更高，在机理模型建模的基础上加入数据驱动模型[49]，采用数据驱动方法对实时采集的数据进行信息提取，并将提取到的数据补充到机理模型中，可以有效提升建模精度[51-52]，通过数据与模型相互融合共同驱动使得建立的模型更加拟实，能够更加准确地模拟物理实体在真实情况下发生的变化.LIU等[53]建立了一个数据与模型双驱动预测框架，通过与传统模型进行对比后发现数据与模型双驱动的预测效果更准确. ...
A data-model-fusion prognostic framework for dynamic system state forecasting
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2012
... 在使用模型的过程中难以避免会遇到模型参数随应用工况或环境改变而发生改变，导致模型不准确等问题.单一的模型很难对采集的数据进行深度挖掘以及对模型参数的实时更新.例如，电池电化学机理模型含有较多的偏微分方程，需要输入大量的参数进行计算，但是部分电池内部参数无法实时准确获取.为了使电池数字孪生建模精度更高，在机理模型建模的基础上加入数据驱动模型[49]，采用数据驱动方法对实时采集的数据进行信息提取，并将提取到的数据补充到机理模型中，可以有效提升建模精度[51-52]，通过数据与模型相互融合共同驱动使得建立的模型更加拟实，能够更加准确地模拟物理实体在真实情况下发生的变化.LIU等[53]建立了一个数据与模型双驱动预测框架，通过与传统模型进行对比后发现数据与模型双驱动的预测效果更准确. ...
Notes on data-driven system approaches
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2009
... 数据驱动方法[54⇓-56]包括了统计分析、机器学习、深度学习等方法，通过对历史数据进行分析处理，从而建立输入与输出的隐性关系模型.在进行电池数字孪生建模的过程中，先根据电池的内部机理建立一个多物理场耦合的电池机理模型，使用机理模型和训练好的数据驱动模型同时对实时采集的电池数据进行参数预测与计算，通过参数数据融合方法对融合模型的参数输出值进行修正和补充，得到优化后的参数数据，并将优化后的参数数据作为新一轮的数据输入，通过实时循环该过程，实现对模型参数的实时更新.其中参数数据融合部分使用变权重的加权融合法对模型产生的参数进行融合，通过变权重的方法可以解决固定权值的加权融合方法在多种模型产生的参数质量不一时，无法各取所长的问题，若出现机理模型与数据驱动模型分别得出的参数数据差异较大时，则需要将两种模型得出的参数分别进行试验验证，最后将更契合试验结果的模型参数数据进行权值更新后，再重新进行加权融合确定出最终的参数估计结果.数据与模型融合模型如图3所示. ...
基于改进卡尔曼数据融合算法的温室物联网采集系统研究
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2022
... 数据驱动方法[54⇓-56]包括了统计分析、机器学习、深度学习等方法，通过对历史数据进行分析处理，从而建立输入与输出的隐性关系模型.在进行电池数字孪生建模的过程中，先根据电池的内部机理建立一个多物理场耦合的电池机理模型，使用机理模型和训练好的数据驱动模型同时对实时采集的电池数据进行参数预测与计算，通过参数数据融合方法对融合模型的参数输出值进行修正和补充，得到优化后的参数数据，并将优化后的参数数据作为新一轮的数据输入，通过实时循环该过程，实现对模型参数的实时更新.其中参数数据融合部分使用变权重的加权融合法对模型产生的参数进行融合，通过变权重的方法可以解决固定权值的加权融合方法在多种模型产生的参数质量不一时，无法各取所长的问题，若出现机理模型与数据驱动模型分别得出的参数数据差异较大时，则需要将两种模型得出的参数分别进行试验验证，最后将更契合试验结果的模型参数数据进行权值更新后，再重新进行加权融合确定出最终的参数估计结果.数据与模型融合模型如图3所示. ...
Research on greenhouse IOT acquisition system based on improved Kalman data fusion algorithm
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2022
... 数据驱动方法[54⇓-56]包括了统计分析、机器学习、深度学习等方法，通过对历史数据进行分析处理，从而建立输入与输出的隐性关系模型.在进行电池数字孪生建模的过程中，先根据电池的内部机理建立一个多物理场耦合的电池机理模型，使用机理模型和训练好的数据驱动模型同时对实时采集的电池数据进行参数预测与计算，通过参数数据融合方法对融合模型的参数输出值进行修正和补充，得到优化后的参数数据，并将优化后的参数数据作为新一轮的数据输入，通过实时循环该过程，实现对模型参数的实时更新.其中参数数据融合部分使用变权重的加权融合法对模型产生的参数进行融合，通过变权重的方法可以解决固定权值的加权融合方法在多种模型产生的参数质量不一时，无法各取所长的问题，若出现机理模型与数据驱动模型分别得出的参数数据差异较大时，则需要将两种模型得出的参数分别进行试验验证，最后将更契合试验结果的模型参数数据进行权值更新后，再重新进行加权融合确定出最终的参数估计结果.数据与模型融合模型如图3所示. ...
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2019
... 数据驱动方法[54⇓-56]包括了统计分析、机器学习、深度学习等方法，通过对历史数据进行分析处理，从而建立输入与输出的隐性关系模型.在进行电池数字孪生建模的过程中，先根据电池的内部机理建立一个多物理场耦合的电池机理模型，使用机理模型和训练好的数据驱动模型同时对实时采集的电池数据进行参数预测与计算，通过参数数据融合方法对融合模型的参数输出值进行修正和补充，得到优化后的参数数据，并将优化后的参数数据作为新一轮的数据输入，通过实时循环该过程，实现对模型参数的实时更新.其中参数数据融合部分使用变权重的加权融合法对模型产生的参数进行融合，通过变权重的方法可以解决固定权值的加权融合方法在多种模型产生的参数质量不一时，无法各取所长的问题，若出现机理模型与数据驱动模型分别得出的参数数据差异较大时，则需要将两种模型得出的参数分别进行试验验证，最后将更契合试验结果的模型参数数据进行权值更新后，再重新进行加权融合确定出最终的参数估计结果.数据与模型融合模型如图3所示. ...
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2019
... 数据驱动方法[54⇓-56]包括了统计分析、机器学习、深度学习等方法，通过对历史数据进行分析处理，从而建立输入与输出的隐性关系模型.在进行电池数字孪生建模的过程中，先根据电池的内部机理建立一个多物理场耦合的电池机理模型，使用机理模型和训练好的数据驱动模型同时对实时采集的电池数据进行参数预测与计算，通过参数数据融合方法对融合模型的参数输出值进行修正和补充，得到优化后的参数数据，并将优化后的参数数据作为新一轮的数据输入，通过实时循环该过程，实现对模型参数的实时更新.其中参数数据融合部分使用变权重的加权融合法对模型产生的参数进行融合，通过变权重的方法可以解决固定权值的加权融合方法在多种模型产生的参数质量不一时，无法各取所长的问题，若出现机理模型与数据驱动模型分别得出的参数数据差异较大时，则需要将两种模型得出的参数分别进行试验验证，最后将更契合试验结果的模型参数数据进行权值更新后，再重新进行加权融合确定出最终的参数估计结果.数据与模型融合模型如图3所示. ...
数字孪生车间信息物理融合理论与技术
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2017
... 电池管理系统在保证锂离子电池安全性和高效性工作起着重要作用.数字孪生技术应用在锂离子电池管理系统中可以提高系统的可靠性[57-58]，该技术将采集的实时数据传入云端进行计算来实时更新电池孪生模型的状态，使用者可以通过可视化的界面实时地查看电池的运行状态.利用该数字孪生系统可以对不易于实际操作或处于极端工况下的电池进行模拟[59]，从而得到相应的结果，再根据所得结果对电池进行预测判断或管控. ...
Theory and technology of information physical fusion in digital twin workshop
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2017
... 电池管理系统在保证锂离子电池安全性和高效性工作起着重要作用.数字孪生技术应用在锂离子电池管理系统中可以提高系统的可靠性[57-58]，该技术将采集的实时数据传入云端进行计算来实时更新电池孪生模型的状态，使用者可以通过可视化的界面实时地查看电池的运行状态.利用该数字孪生系统可以对不易于实际操作或处于极端工况下的电池进行模拟[59]，从而得到相应的结果，再根据所得结果对电池进行预测判断或管控. ...
一种应用数字孪生技术的水热管理系统
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2021
... 电池管理系统在保证锂离子电池安全性和高效性工作起着重要作用.数字孪生技术应用在锂离子电池管理系统中可以提高系统的可靠性[57-58]，该技术将采集的实时数据传入云端进行计算来实时更新电池孪生模型的状态，使用者可以通过可视化的界面实时地查看电池的运行状态.利用该数字孪生系统可以对不易于实际操作或处于极端工况下的电池进行模拟[59]，从而得到相应的结果，再根据所得结果对电池进行预测判断或管控. ...
An application of digital technology of twin water thermal management system
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2021
... 电池管理系统在保证锂离子电池安全性和高效性工作起着重要作用.数字孪生技术应用在锂离子电池管理系统中可以提高系统的可靠性[57-58]，该技术将采集的实时数据传入云端进行计算来实时更新电池孪生模型的状态，使用者可以通过可视化的界面实时地查看电池的运行状态.利用该数字孪生系统可以对不易于实际操作或处于极端工况下的电池进行模拟[59]，从而得到相应的结果，再根据所得结果对电池进行预测判断或管控. ...
基于电子工业物联网模型的数字孪生系统及其构建
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2019
... 电池管理系统在保证锂离子电池安全性和高效性工作起着重要作用.数字孪生技术应用在锂离子电池管理系统中可以提高系统的可靠性[57-58]，该技术将采集的实时数据传入云端进行计算来实时更新电池孪生模型的状态，使用者可以通过可视化的界面实时地查看电池的运行状态.利用该数字孪生系统可以对不易于实际操作或处于极端工况下的电池进行模拟[59]，从而得到相应的结果，再根据所得结果对电池进行预测判断或管控. ...
Twin system based on digital electronic industrial IOT model and its construction
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2019
... 电池管理系统在保证锂离子电池安全性和高效性工作起着重要作用.数字孪生技术应用在锂离子电池管理系统中可以提高系统的可靠性[57-58]，该技术将采集的实时数据传入云端进行计算来实时更新电池孪生模型的状态，使用者可以通过可视化的界面实时地查看电池的运行状态.利用该数字孪生系统可以对不易于实际操作或处于极端工况下的电池进行模拟[59]，从而得到相应的结果，再根据所得结果对电池进行预测判断或管控. ...
Module-level modeling approach for a cloud based digital twin platform for Li-ion batteries
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2021
... 基于数字孪生技术的锂离子电池管理系统框架包含虚拟模型、物理实体、数字孪生云平台和电池管理系统等四部分[60]，如图4所示. ...
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... 在建立该系统的过程中，首先将电池作为物理实体，通过高性能传感器采集物理实体的实时运行数据，使用仿真建模工具根据电池内部原理(电化学反应原理、产热原理等)以及物理场(电化学、热、力等)建立与物理实体相对应的多维度、多尺度、多物理场耦合的虚拟模型.然后，将虚拟模型部署到数字孪生云平台上，使用3D绘制软件绘制电池的3D可视化模型，并将模型导入到3D场景软件中(如Unity3D等)建立对应的3D可视化界面.通过孪生云数据系统与3D可视化界面进行数据交互，在数字孪生云平台上进一步对模型进行智能管理和优化，在这个过程中常用的建模工具有Comsol Multiphysics、Matlab和ANYSIS Twin Builder等.孪生云数据系统将物理实体与虚拟模型运行所产生的数据进行数据预处理和存储[61]，并且更新虚拟模型的状态信息[62]，将物理实体状态信息(物理要素属性数据、实时采集的电池数据等)和虚拟模型状态信息(仿真数据、虚拟模型参数信息)进行整合后传输到云计算系统中.云计算系统对接收到的数据进行计算得到电池的实时模型参数、状态信息等，并且对电池的全生命周期的控制策略进行优化后，将控制策略和参数信息通过数据传输接口传输到电池管理系统中.电池管理系统在接收到数据后，对电池的状态信息和控制策略等进行相应的更新，实现对电池的全生命周期滚动优化管理[63]. ...
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... 在建立该系统的过程中，首先将电池作为物理实体，通过高性能传感器采集物理实体的实时运行数据，使用仿真建模工具根据电池内部原理(电化学反应原理、产热原理等)以及物理场(电化学、热、力等)建立与物理实体相对应的多维度、多尺度、多物理场耦合的虚拟模型.然后，将虚拟模型部署到数字孪生云平台上，使用3D绘制软件绘制电池的3D可视化模型，并将模型导入到3D场景软件中(如Unity3D等)建立对应的3D可视化界面.通过孪生云数据系统与3D可视化界面进行数据交互，在数字孪生云平台上进一步对模型进行智能管理和优化，在这个过程中常用的建模工具有Comsol Multiphysics、Matlab和ANYSIS Twin Builder等.孪生云数据系统将物理实体与虚拟模型运行所产生的数据进行数据预处理和存储[61]，并且更新虚拟模型的状态信息[62]，将物理实体状态信息(物理要素属性数据、实时采集的电池数据等)和虚拟模型状态信息(仿真数据、虚拟模型参数信息)进行整合后传输到云计算系统中.云计算系统对接收到的数据进行计算得到电池的实时模型参数、状态信息等，并且对电池的全生命周期的控制策略进行优化后，将控制策略和参数信息通过数据传输接口传输到电池管理系统中.电池管理系统在接收到数据后，对电池的状态信息和控制策略等进行相应的更新，实现对电池的全生命周期滚动优化管理[63]. ...
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... 在建立该系统的过程中，首先将电池作为物理实体，通过高性能传感器采集物理实体的实时运行数据，使用仿真建模工具根据电池内部原理(电化学反应原理、产热原理等)以及物理场(电化学、热、力等)建立与物理实体相对应的多维度、多尺度、多物理场耦合的虚拟模型.然后，将虚拟模型部署到数字孪生云平台上，使用3D绘制软件绘制电池的3D可视化模型，并将模型导入到3D场景软件中(如Unity3D等)建立对应的3D可视化界面.通过孪生云数据系统与3D可视化界面进行数据交互，在数字孪生云平台上进一步对模型进行智能管理和优化，在这个过程中常用的建模工具有Comsol Multiphysics、Matlab和ANYSIS Twin Builder等.孪生云数据系统将物理实体与虚拟模型运行所产生的数据进行数据预处理和存储[61]，并且更新虚拟模型的状态信息[62]，将物理实体状态信息(物理要素属性数据、实时采集的电池数据等)和虚拟模型状态信息(仿真数据、虚拟模型参数信息)进行整合后传输到云计算系统中.云计算系统对接收到的数据进行计算得到电池的实时模型参数、状态信息等，并且对电池的全生命周期的控制策略进行优化后，将控制策略和参数信息通过数据传输接口传输到电池管理系统中.电池管理系统在接收到数据后，对电池的状态信息和控制策略等进行相应的更新，实现对电池的全生命周期滚动优化管理[63]. ...
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... 在建立该系统的过程中，首先将电池作为物理实体，通过高性能传感器采集物理实体的实时运行数据，使用仿真建模工具根据电池内部原理(电化学反应原理、产热原理等)以及物理场(电化学、热、力等)建立与物理实体相对应的多维度、多尺度、多物理场耦合的虚拟模型.然后，将虚拟模型部署到数字孪生云平台上，使用3D绘制软件绘制电池的3D可视化模型，并将模型导入到3D场景软件中(如Unity3D等)建立对应的3D可视化界面.通过孪生云数据系统与3D可视化界面进行数据交互，在数字孪生云平台上进一步对模型进行智能管理和优化，在这个过程中常用的建模工具有Comsol Multiphysics、Matlab和ANYSIS Twin Builder等.孪生云数据系统将物理实体与虚拟模型运行所产生的数据进行数据预处理和存储[61]，并且更新虚拟模型的状态信息[62]，将物理实体状态信息(物理要素属性数据、实时采集的电池数据等)和虚拟模型状态信息(仿真数据、虚拟模型参数信息)进行整合后传输到云计算系统中.云计算系统对接收到的数据进行计算得到电池的实时模型参数、状态信息等，并且对电池的全生命周期的控制策略进行优化后，将控制策略和参数信息通过数据传输接口传输到电池管理系统中.电池管理系统在接收到数据后，对电池的状态信息和控制策略等进行相应的更新，实现对电池的全生命周期滚动优化管理[63]. ...
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... 在建立该系统的过程中，首先将电池作为物理实体，通过高性能传感器采集物理实体的实时运行数据，使用仿真建模工具根据电池内部原理(电化学反应原理、产热原理等)以及物理场(电化学、热、力等)建立与物理实体相对应的多维度、多尺度、多物理场耦合的虚拟模型.然后，将虚拟模型部署到数字孪生云平台上，使用3D绘制软件绘制电池的3D可视化模型，并将模型导入到3D场景软件中(如Unity3D等)建立对应的3D可视化界面.通过孪生云数据系统与3D可视化界面进行数据交互，在数字孪生云平台上进一步对模型进行智能管理和优化，在这个过程中常用的建模工具有Comsol Multiphysics、Matlab和ANYSIS Twin Builder等.孪生云数据系统将物理实体与虚拟模型运行所产生的数据进行数据预处理和存储[61]，并且更新虚拟模型的状态信息[62]，将物理实体状态信息(物理要素属性数据、实时采集的电池数据等)和虚拟模型状态信息(仿真数据、虚拟模型参数信息)进行整合后传输到云计算系统中.云计算系统对接收到的数据进行计算得到电池的实时模型参数、状态信息等，并且对电池的全生命周期的控制策略进行优化后，将控制策略和参数信息通过数据传输接口传输到电池管理系统中.电池管理系统在接收到数据后，对电池的状态信息和控制策略等进行相应的更新，实现对电池的全生命周期滚动优化管理[63]. ...
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... 在建立该系统的过程中，首先将电池作为物理实体，通过高性能传感器采集物理实体的实时运行数据，使用仿真建模工具根据电池内部原理(电化学反应原理、产热原理等)以及物理场(电化学、热、力等)建立与物理实体相对应的多维度、多尺度、多物理场耦合的虚拟模型.然后，将虚拟模型部署到数字孪生云平台上，使用3D绘制软件绘制电池的3D可视化模型，并将模型导入到3D场景软件中(如Unity3D等)建立对应的3D可视化界面.通过孪生云数据系统与3D可视化界面进行数据交互，在数字孪生云平台上进一步对模型进行智能管理和优化，在这个过程中常用的建模工具有Comsol Multiphysics、Matlab和ANYSIS Twin Builder等.孪生云数据系统将物理实体与虚拟模型运行所产生的数据进行数据预处理和存储[61]，并且更新虚拟模型的状态信息[62]，将物理实体状态信息(物理要素属性数据、实时采集的电池数据等)和虚拟模型状态信息(仿真数据、虚拟模型参数信息)进行整合后传输到云计算系统中.云计算系统对接收到的数据进行计算得到电池的实时模型参数、状态信息等，并且对电池的全生命周期的控制策略进行优化后，将控制策略和参数信息通过数据传输接口传输到电池管理系统中.电池管理系统在接收到数据后，对电池的状态信息和控制策略等进行相应的更新，实现对电池的全生命周期滚动优化管理[63]. ...
