你將應對怎樣的技術課題？

1. 多因素耦合老化演化建模與預測：

(a)研究在溫度、電流、放電深度和膨脹力等多因素耦合作用下的電池老化機制。

(b)建立跨電芯->模組->電池系統級別的關鍵老化參數 (如，容量衰減、DCIR變化、SOH)的多層次相關模型，以量化不同級別之間的老化差異?；诙鄬哟卫匣嚓P模型和老化機制優化加速測試規范。

(c)開發動態自適應測試配置文件，以加速特定的衰減模式，顯著減少測試樣本和測試時間。

2. 基于老化狀態的動態安全邊界建模與實時風險評估：

(a)根據安全測試數據（如，內部短路、外部短路、過充、擠壓等）研究不同化學性質的失效機制和安全閾值。

(b)以老化狀態為核心輸入變量，構建動態安全邊界。安全閾值隨電池老化實時演變。

(c)通過當前/預測的SOH數據、運行條件和動態安全邊界模型，開發實時風險預測算法。



加入我們，你將收獲什么？

1. 技術創新與挑戰：如何更準確有效的電池壽命預測與驗證，避免過度保守或設計不足的電池設計帶來的風險？如何在快速充電等嚴苛場景下，提供更智能、主動的電池安全保護？這些本質復雜的問題，需要前沿的技術解決方案

2. 跨學科研究： 基于物理的老化模型，電化學研究理論與人工智能（AI）相結合，以提高電池健康狀態（SOH）分析的準確性，并預測安全風險

3. 工業應用潛力：基于企業級電芯、模組、電池級別安全測試數據，結合博士生的理論研究，其研究成果可直接應對實際挑戰：優化電池系統性能（更高的峰值功率，快速充電策略優化），提升新能源車主用車體驗（續航里程，充電速度），并為中國第七階段排放標準（C7）GB18352.7 (OVTR BBA-0727-2024)中電池健康狀態（SOH）顯示的準確性作出貢獻



我們期待這樣的你：

A. 教育背景

車輛工程、材料工程、控制工程等相關學科應屆碩士畢業生（須在博士入學前取得國家承認的碩士學位證書和碩士畢業證書）的人員；

B. 技術技能

1. 編程語言：熟練掌握科研相關的編程語言（如Python、C++、Java），并能證明在此類語言中的專業能力。

2. 數據分析：熟悉數據分析原理，熟練使用*新的大數據分析軟件

3. 電池技術：了解鋰離子電池技術，包括其化學原理、性能測試、失效分析和安全特征



C. 綜合技能

1. 溝通能力：良好的書面和口頭溝通技巧，能夠清晰地表達研究思路，并撰寫學術論文；英語流利，掌握德語將是一個加分項

2. 研究能力：具備獨立開展研究的能力，包括文獻綜述、實驗設計、數據分析和結果解釋。

3. 團隊合作：由于項目往往需要跨學科合作，因此需要具備良好的團隊協作精神。

4. 實習經歷：有在相關領域內的公司或研究機構實習的經歷將是加分項。

5. 項目經驗：參與過相關的科研項目，特別是那些涉及實際工業應用的項目，會更加受到青睞。