基于COMSOL的锂离子电池电化学建模与仿真
电化学多物理场耦合模型基本理论
(1) 电化学基本模型
(2) 电化学-热两场耦合模型
(3) 电化学-热-力-副反应耦合模型
COMSOL中电化学模型建模实操
(1) 电化学模型（锂离子电池模块）的建模
(2) 放电现象结果可视化
COMSOL中电化学-热耦合模型建模实操
(1) 电化学-热（传热模块）模型的建模
(2) 产热现象结果可视化
COMSOL中锂离子电池容量衰减仿真实操
(1) 在COMSOL中实现副反应过程的耦合计算
(2) 循环过程中容量衰减的结果可视化
人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合
人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合基础
(1) 人工智能、传统机器学习、深度机器学习的基本概念(2) 机器学习算法简介
(3) COMSOL与人工智能的结合方法简介
COMSOL与PyCharm软件（Python）结合使用实操(1) 通过COMSOL进行后处理，并导出数据
(2) 训练神经网络模型，并进行验证
基于COMSOL仿真数据与人工智能的电池性能预测案例实操
(1) 利用PyCharm对COMSOL导出数据进行可视化分析(2) 训练神经网络模型，并进行验证
锂电池设计（结构和参数）优化案例实操
(1) 对COMSOL导出数据进行预处理，并训练机器学习代理模型和验证
(2) 通过优化算法和代理模型进行优化设计
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