【技术实现步骤摘要】
技术介绍
1、生成设计是指可以通过计算机软件创建和优化例如三维(3d)计算机辅助设计(cad)模型或另一类型的基于计算机的模型等模型的技术。设计者/工程师/科学家通常可以与技术互动以产生优良设计并且更快速地推动产品创新。生成设计可以被视为一个设计探索过程，它扩展设计师已知的有效解决方案范围来应对他们的设计挑战。
2、例如，设计者可以为非限制性实例提供参数，例如材料、大小、重量、强度、制造方法等，并且生成设计软件可以探索解决方案的可能组合--快速地生成数百或甚至数千个设计选项。由此，设计者或软件可以过滤和选择结果以最好地满足设计过程的目标。在生成设计的情况下，设计师不受自己的想象力或过去经验的限制。
3、虽然生成设计工具的输入可能类似于许多优化工具的输入，但是生成设计可以产生许多有效的(例如，高性能，但低本高效的)设计或解决方案，而不是一个优化版本的解决方案。除了创建全新的解决方案之外，生成设计的另一个突出领域是它可以考虑可制造性。在生成设计的情况下，可以将模拟构建到设计过程中，并且对于非限制性实例，生成设计软件可以仅产生可以用指定制造方法或根据指定制造方法的参数和/或要求制造的设计。
技术实现思路
1、本公开的各种实施例大体上涉及能量存储装置的生成设计。对于非限制性示例，实例实施例使得化合物、成分、添加剂、配方和处方能够经由生成设计来设计/识别以用于能量存储装置中。实例实施例使得能够单独地或组合地对化合物、成分、添加剂、配方和处方进行此类设计/识别，以影响
2、关于电池存在许多挑战，可以通过应用于电池的生成设计来解决这些挑战。电池制造是一个复杂、迭代、多元件过程。例如，电池制造可以包含电极生产。对于非限制性实例，电极生产可以包含阳极、阴极、活性材料、电解质粘合剂和隔膜的生产。电池制造可以包含电池生产，其中生产执行“电池”功能的单个单元。电池制造可以包含模块组件，其中围封在金属壳体中的多个电池可以与电子管理系统连接。电池制造可以进一步包含执行包装组件，其中可以将多个模块、传感器和控制器的连接安装在壳体中。
3、对于非限制性实例，电池的生成设计可以考虑用于非限制性实例的充电状态、电池化学和技术、效率、安全性、老化、温度范围、耐久性以及可持续性和再循环。以此方式，可以优化生成设计以使电池的用户能够停止担心充电时间不足，并且生成设计可以为电池找到最高效且最安全的化学物质。生成设计可以通过生成用于增长功能的足够功率来使电池高效，并且可以评估电池安全性以防止事故。生成设计可以评估电池耐久性以防止容量损耗，并且可以评估温度范围对电池性能的影响。生成设计可以评估耐久性并且实现“绿色”电池的设计。
4、对于非限制性实例并且参考电池，生成设计可以执行化学成分识别，例如用于电解质的添加剂、用于电极的涂层、副产物清除剂和降解抑制剂。生成设计可以执行配方识别，例如混合物设计(量)和规范设计(等级、纯度和杂质)。生成设计可以确定电池几何形状，例如大小和形状因数、电极配置和结构，以及接线片位置和大小。生成设计可以确定电池的工艺设计，例如工艺序列、工艺操作参数、制造设备选择和标识符以及涂布阶段和操作。生成设计可以进一步在制造线结束时、在制造线上、在安装时、在使用/老化时以及在再循环时提供电池的测试和质量结果。
5、生成设计可以有利地组合高级数据科学、机器学习、化学信息学和基于结构的建模，以探索和优化化学、配置和处理空间。实例实施例可以使新成分、它们在配方中的量等的虚拟创建、测试和选择自动化，并且可以结合工艺级参数。对于非限制性实例，生成设计的目标可以是减少物理测试的数量和成本以及跨越系统变量执行折衷研究。
6、根据实例实施例，用于能量存储装置的生成设计的计算机实施的方法包括自动地构建能量存储装置的至少一个模型。构建可以基于设计参数空间并且可以采用机器学习过程。计算机实施的方法进一步包括自动地执行能量存储装置的模拟。模拟可以采用设计参数空间、设计评估空间和所构建的至少一个模型。所述执行可以包含产生能量存储装置实现至少一个产品设计目标或所构建的至少一个模型实现至少一个模型设计目标的至少一个预测。
7、计算机实施的方法进一步包括自动地演进(i)设计参数空间和(ii)设计评估空间中的至少一个。所述演进可以基于产生的至少一个预测并且可以采用机器学习过程。在至少一个预测指示已经实现至少一个产品设计目标或已经实现至少一个模型设计目标的情况下，计算机实施的方法进一步包括自动地会聚在演进的设计参数空间上，由此完成能量存储装置的生成设计，否则重复构建、执行和演进。
8、设计参数空间和设计评估空间可以与以下中的至少一个相关联：能量存储装置和所构建的至少一个模型。设计参数空间可以包含变量。变量可以包含材料变量、系统变量或其组合。所述变量可以与能量存储装置的化学空间、能量存储装置的配方空间、能量存储装置的材料空间、能量存储装置的配置空间、能量存储装置的处理空间或其组合相关联。
9、设计评估空间可以包含能量存储装置的至少一个测试，例如现实世界测试，并且执行模拟可以包含使用所构建的至少一个模型模拟至少一个测试。此种现实世界测试的非限制性实例可以通过在不同充电速率下重复地测量多个充电循环内的充电状态来识别能量存储装置的电池故障的发生。对于每个设计空间，此类测量可以用于验证模型，从而在生产前预测结果。这能够实现更好的工艺和材料规范，以及对待确定的能量装置的电池组件的设计、物理配置或处方的修改。
10、至少一个产品设计目标可以包含与能量存储装置相关联的至少一个用户指定标准、与能量存储装置相关联的至少一个机器生成标准，或其组合。至少一个产品设计目标可以包含目标产品特性(tpp)。至少一个模型设计目标可以包含与模拟测量与现实世界测量之间的差异、设计参数空间的目标大小或其组合相关联的至少一个误差阈值。
11、演进可以包含(a)精简设计参数空间、(b)精简设计评估空间、(c)扩展设计参数空间、(d)扩展设计评估空间，或(e)(a)到(d)的组合。
12、演进可以包含在设计参数空间内维持多样性。维持可以包含采用聚类方法、帕累托方法，或其组合。
13、计算机实施的方法可以进一步包括在构建、演进或其组合中采用至少一个受监测参数。至少一个受监测参数可以用于构建、演进或其组合的至少一个迭代中。至少一个受监测参数可以表示经由采用能量存储装置的至少一个现实世界实验生成的至少一个现实世界结果。可以基于在至少一个现实世界实验中采用演进的设计参数空间来实现现实世界结果。
14、计算机实施的方法可以进一步包括在机器学习过程中采用生成对抗网络(gan)、深度神经网络(dnn)、贝叶斯优化(bao)、遗传函本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于能量存储装置的生成设计的计算机实施的方法，所述计算机实施的方法包括：
2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述设计参数空间和设计评估空间与所述能量存储装置和所述所构建的至少一个模型中的至少一个相关联，其中所述设计参数空间包含变量，其中所述变量包含材料变量、系统变量，或其组合，并且其中所述变量与所述能量存储装置的化学空间、所述能量存储装置的配方空间、所述能量存储装置的材料空间、所述能量存储装置的配置空间、所述能量存储装置的处理空间或其组合相关联。
3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述设计评估空间包含所述能量存储装置的至少一个测试，并且其中执行所述模拟包含使用所述所构建的至少一个模型模拟所述至少一个测试。
4.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述至少一个产品设计目标包含与所述能量存储装置相关联的至少一个用户指定标准、与所述能量存储装置相关联的至少一个机器生成标准，或其组合，其中所述至少一个产品设计目标包含目标产品特性(TPP)，并且其中所述至少一个模型设计目标包含与模拟测量与现实世界测量之间的差异、所述
5.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述演进包含(a)精简所述设计参数空间、(b)精简所述设计评估空间，(c)扩展所述设计参数空间、(d)扩展所述设计评估空间，或(e)(a)到(d)的组合。
6.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述演进包含维持所述设计参数空间内的多样性，并且其中所述维持包含采用聚类方法、帕累托方法，或其组合。
7.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括：
8.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括在所述机器学习过程中采用生成对抗网络(GAN)、深度神经网络(DNN)、贝叶斯优化(BAO)、遗传函数逼近方法，或其组合。
9.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述设计参数空间包含与所述能量存储装置的实验相关联的语义结构化的现实世界证据(RWE)数据。
10.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括自动地将所述所构建的至少一个模型存储在数据库中，所述所构建的至少一个模型与所述所产生的至少一个预测、所述所构建的至少一个模型的至少一个输入和来自所述所构建的至少一个模型的至少一个输出相关联，其中执行所述模拟包含将所述至少一个输入输入到所述所构建的至少一个模型，并且响应于所述至少一个输入，从所述所构建的至少一个模型生成所述至少一个输出。
11.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述能量存储装置是电池，并且其中会聚在所述演进的设计参数空间上包含识别能够实现所述能量存储装置的所述至少一个产品设计目标的化合物、成分、添加剂、配方、处方或其组合中的至少一个。
12.一种用于能量存储装置的生成设计的基于计算机的系统，所述基于计算机的系统包括：
13.根据权利要求12所述的基于计算机的系统，其中：
14.根据权利要求12所述的基于计算机的系统，其中为了自动地演进所述设计参数空间和所述设计评估空间中的至少一个，所述至少一个处理器进一步被配置成：
15.根据权利要求12所述的基于计算机的系统，其中所述至少一个处理器进一步被配置成：
16.根据权利要求12所述的基于计算机的系统，其中所述至少一个处理器进一步被配置成实施所述机器学习过程，并且在所述机器学习过程中采用生成对抗网络(GAN)、深度神经网络(DNN)、贝叶斯优化(BAO)、遗传函数逼近方法，或其组合。
17.根据权利要求12所述的基于计算机的系统，其中所述设计参数空间包含与所述能量存储装置的实验相关联的语义结构化的现实世界证据(RWE)数据。
18.根据权利要求12所述的基于计算机的系统，其中所述至少一个处理器进一步被配置成自动地将所述所构建的至少一个模型存储在所述至少一个存储器中，所述所构建的至少一个模型与所述所产生的至少一个预测、所述所构建的至少一个模型的至少一个输入和来自所述所构建的至少一个模型的至少一个输出相关联，其中为了执行所述模拟，所述至少一个处理器进一步被配置成将所述至少一个输入输入到所述所构建的至少一个模型，并且其中所述所构建的至少一个模型被配置成响应于所述至少一个输入而生成所述至少一个输出。
19.根据权利要求12所述的基于计算机的系统，其中所述能量存储装置是电池，并且其中为了会聚在所述演进的设计参数空间上，所述至少一个处理器进一步被配置成识别能够实现所述能量存储装置的所述至少一个...
【技术特征摘要】
1.一种用于能量存储装置的生成设计的计算机实施的方法，所述计算机实施的方法包括：
2.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述设计参数空间和设计评估空间与所述能量存储装置和所述所构建的至少一个模型中的至少一个相关联，其中所述设计参数空间包含变量，其中所述变量包含材料变量、系统变量，或其组合，并且其中所述变量与所述能量存储装置的化学空间、所述能量存储装置的配方空间、所述能量存储装置的材料空间、所述能量存储装置的配置空间、所述能量存储装置的处理空间或其组合相关联。
3.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述设计评估空间包含所述能量存储装置的至少一个测试，并且其中执行所述模拟包含使用所述所构建的至少一个模型模拟所述至少一个测试。
4.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述至少一个产品设计目标包含与所述能量存储装置相关联的至少一个用户指定标准、与所述能量存储装置相关联的至少一个机器生成标准，或其组合，其中所述至少一个产品设计目标包含目标产品特性(tpp)，并且其中所述至少一个模型设计目标包含与模拟测量与现实世界测量之间的差异、所述设计参数空间的目标大小或其组合相关联的至少一个误差阈值。
5.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述演进包含(a)精简所述设计参数空间、(b)精简所述设计评估空间，(c)扩展所述设计参数空间、(d)扩展所述设计评估空间，或(e)(a)到(d)的组合。
6.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述演进包含维持所述设计参数空间内的多样性，并且其中所述维持包含采用聚类方法、帕累托方法，或其组合。
7.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括：
8.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括在所述机器学习过程中采用生成对抗网络(gan)、深度神经网络(dnn)、贝叶斯优化(bao)、遗传函数逼近方法，或其组合。
9.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其中所述设计参数空间包含与所述能量存储装置的实验相关联的语义结构化的现实世界证据(rwe)数据。
10.根据权利要求1所述的计算机实施的方法，其进一步包括自动地将所述所构建的至少一个模型存储在数据库中，所述所构建的至少一个模型与所述所产生的至少一个预测、所述所构建的至少一个模型的至少一个输入和来自所述所构建的至少一个模型的至少一个输出相关联，其中执行所述模拟包含将所述至少...
【专利技术属性】
技术研发人员：M·J·多伊尔，A·查托帕迪亚，
申请(专利权)人：达索系统美国公司，
类型：发明
国别省市：
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