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鋰電池定制化生產(chǎn)與智能管控技術 版權信息
- ISBN：9787030768766
- 條形碼：9787030768766 ; 978-7-03-076876-6
- 裝幀：精裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
鋰電池定制化生產(chǎn)與智能管控技術 內容簡介
本書從動力電池的電化學原理入手，介紹動力電池的性能指標，同時針對定制化條件下訂單分解的工程需求，面向動力電池的前、中、后三段生產(chǎn)工序，將定制化產(chǎn)線重組問題描述為動力電池制造過程重調度科學問題，設計編碼解碼器和粒子群算法，介紹定制化條件下的制造重組技術；針對動力電池的化成和配組工藝，介紹一種新的全維度動力電池生產(chǎn)工藝能力分析方法；進而設計一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡和強化學習機制，分析動力電池在定制化條件下的制造能力預測問題；*后，給出動力電池定制化制造智能工廠設計方案和智能管控平臺設計思路，介紹平臺架構和模塊開發(fā)設計內容。本書相關研究成果已在國內某大型動力電池制造企業(yè)實施，并取得較為顯著的應用效果。
鋰電池定制化生產(chǎn)與智能管控技術 目錄
目錄前言第1章 鋰電池概述11.1 鋰電池的構成11.1.1 鋰電池正極材料21.1.2 鋰電池負極材料21.1.3 鋰電池電解液31.1.4 鋰電池隔膜51.2 鋰電池的分類61.3 鋰電池的電化學原理81.4 鋰電池的發(fā)展101.4.1 國外鋰電池的研究進展111.4.2 國內鋰電池的研究進展121.5 鋰電池的特點及應用131.5.1 鋰電池的特點131.5.2 鋰電池的應用131.6 本章小結15參考文獻16第2章 鋰電池定制化生產(chǎn)流程172.1 前段生產(chǎn)工藝172.1.1 正負極制漿工藝172.1.2 涂布工藝212.1.3 輥壓和分切工藝212.1.4 烘烤工藝232.2 中段生產(chǎn)工藝242.2.1 疊片工藝252.2.2 入殼工藝272.2.3 焊接工藝282.2.4 烘烤工藝282.2.5 注液工藝292.2.6 封口焊接工藝302.2.7 清洗干燥工藝302.2.8 對齊噴碼工藝312.3 后段生產(chǎn)工藝322.3.1 化成與老化工藝332.3.2 分容工藝342.3.3 檢測與入庫工藝352.4 本章小結35參考文獻35第3章 鋰電池定制化產(chǎn)線重組373.1 鋰電池定制化產(chǎn)線重組問題描述373.2 常用鋰電池定制化產(chǎn)線重組算法393.2.1 群智能算法393.2.2 規(guī)則調度算法403.2.3 數(shù)據(jù)驅動算法403.3 無故障狀態(tài)下的鋰電池定制化產(chǎn)線重組413.4 故障狀態(tài)下的鋰電池定制化產(chǎn)線重組443.5 鋰電池定制化產(chǎn)線重組案例453.6 本章小結50參考文獻50第4章 鋰電池定制化生產(chǎn)工藝524.1 鋰電池定制化生產(chǎn)工藝分析524.2 鋰電池化成工藝分析534.2.1 化成原理534.2.2 化成特性554.2.3 化成流程554.2.4 DC/DC化成器的建模564.3 鋰電池配組工藝常用算法584.3.1 單參數(shù)配組法584.3.2 多參數(shù)配組法594.3.3 動態(tài)特性配組法594.3.4 聚類算法594.4 鋰電池配組工藝分析624.4.1 基于鋰電池雙參數(shù)的K均值聚類配組一致性分析算法624.4.2 基于雙編碼動態(tài)培育遺傳聚類的電池定制化配組654.4.3 電池定制化配組工程案例784.5 鋰電池定制化生產(chǎn)工藝分析案例844.6 本章小結92參考文獻92第5章 鋰電池定制化制造能力預測955.1 鋰電池定制化制造能力預測問題描述955.2 常用預測算法965.2.1 時間序列平滑預測算法965.2.2 回歸分析預測算法975.2.3 灰色預測算法985.2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測算法985.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡算法995.3.1 RNN模型995.3.2 LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡模型1025.3.3 GRU神經(jīng)網(wǎng)絡模型1055.4 數(shù)據(jù)預處理算法1055.4.1 經(jīng)驗模態(tài)分解1065.4.2 變分模態(tài)分解1075.4.3 滑動窗口算法1085.5 強化學習機制1095.5.1 強化學習1095.5.2 Q-learning算法1105.6 鋰電池定制化制造能力預測案例1105.6.1 基于強化學習的鋰電池定制化制造能力預測1105.6.2 基于三層強化學習的鋰電池定制化制造能力變權重組合預測1175.7 本章小結130參考文獻130第6章 鋰電池定制化制造智能工廠1326.1 鋰電池定制化制造智能工廠設計方案1326.2 智能工廠端級架構設計方案1366.2.1 端級生產(chǎn)信息點采集1366.2.2 智能工廠設備布局與選型1536.2.3 智能工廠數(shù)據(jù)采集與通信1596.3 智能工廠管級架構設計方案1676.3.1 鋰電池制造5G+互聯(lián)網(wǎng)專網(wǎng)設計1676.3.2 服務器與工作站的分布設計1716.3.3 工業(yè)控制網(wǎng)絡設計1736.4 智能工廠云級架構設計方案1786.4.1 云級智能管控平臺設計1786.4.2 電子商務平臺1796.4.3 云級數(shù)據(jù)中心1826.5 鋰電池定制化制造智能工廠設計效益1876.6 本章小結190參考文獻191第7章 鋰電池定制化制造智能管控平臺1937.1 平臺架構1937.2 數(shù)字孿生模塊1947.2.1 數(shù)字孿生平臺概述1947.2.2 數(shù)字孿生的應用1957.2.3 數(shù)字孿生平臺實現(xiàn)效果1977.3 設備/工藝監(jiān)控模塊1987.3.1 生產(chǎn)設備故障監(jiān)控和診斷1987.3.2 生產(chǎn)工藝波動監(jiān)控2027.4 生產(chǎn)工藝能力分析模塊2057.4.1 生產(chǎn)工藝能力分析模塊概述2057.4.2 生產(chǎn)工藝變更和生產(chǎn)線重組2077.5 制造能力預測模塊2117.6 本章小結214參考文獻214
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鋰電池定制化生產(chǎn)與智能管控技術 作者簡介
動力電池先進制造與智能管控關鍵技術研發(fā)及產(chǎn)業(yè)化, 江蘇省輕工協(xié)會科技進步一等獎, 2021年, 排名第1
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