面向电动飞机的通用电池性能与退化模型

城市空中交通（UAM）概念的发展主要集中于电动垂直起降飞机（eVTOLs），即可垂直起降并由可充电（通常为锂离子）电池供电的小型飞机。eVTOLs 的设计、分析和运行需要快速且准确地预测锂离子电池在整个寿命期内的性能。eVTOL 电池性能建模必须在高放电倍率下特别准确，以确保对飞行中高功率起飞和着陆部分的精确仿真。在本工作中，我们生成了特定于 eVTOL 工况的电池性能与热行为数据集。我们利用该数据集开发了一种电池性能与退化模型（Cellfit），其采用物理信息机器学习的形式，即通用常微分方程（U-ODE's）结合电化学电池模型以及包含固体电解质界面（SEI）生长、锂镀层和电荷损失的退化模型。我们表明，带有 U-ODE's 的 Cellfit 比机械式电池退化模型更能预测电池退化。我们表明，退化模型精度的提高提升了性能模型的精度。我们相信 Cellfit 将被证明是 eVTOL 设计者的宝贵工具。