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The scaling of charging rate and cycle number of commercial batteries

缩放比例 电池(电) 可预测性 限制 多样性(控制论) 标度律 计算机科学 数学 统计 工程类 物理 热力学 人工智能 机械工程 几何学 功率(物理)
作者
Jici Wen,Qingrong Zou,Zehui Zhang,Jian Shi,Yujie Wei
出处
期刊:Acta Mechanica Sinica [Springer Nature]
卷期号:38 (5) 被引量:12
标识
DOI:10.1007/s10409-022-22108-x
摘要

Health management for commercial batteries is crowded with a variety of great issues, among which reliable cycle-life prediction tops. By identifying the cycle life of commercial batteries with different charging histories in fast-charging mode, we reveal that the average charging rate c and the resulted cycle life N of batteries obey c = c0Nb, where c0 is a limiting charging rate and b is an electrode-dependent constant. This c-N law, resembling the classic stress versus cycle number relationship (the S-N curve or Wohler curve) of solids subject to cyclic loading, could be applicable to most batteries. Such a scaling law, in combination with a physics-augmented machine-learning algorithm, could foster the predictability of battery life with high fidelity. The scaling of charging rate and cycle number may pave the way for cycle-life prediction and the directions of optimization of advanced batteries.
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