Investigation on the Impact of Coating Thickness Setting and Calendering on the NMC 811 Cathode Performances for Lithium-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
The need for energy in various activities around the world is increasing.Batteries come as an important energy solution, among others, for various applications, such as electric vehicles, mass storage for utilities, gadgets, etc. Lithium-ion batteries that are able to produce superior performance are needed.The battery cathode is an important key to the performance of lithium-ion batteries.The battery cathode fabrication factor is one that affects the quality of the battery produced.The thickness of the coating material will determine the amount of active material contained in the cathode, while the calendering process is needed to compress the material in the cathode so that the lithium-ion transfer process in the battery can run more effectively.Based on the research results, the thicker the coating material on the cathode, the greater the capacity value produced.With a coating thickness of 300 µm, the resulting capacity reaches 180 mAh/gr.However, in the life cycle and rate capability tests, the performance stability is not better than the thickness of 100 µm and 200 µm.As for the calendering level, the battery with an optimum decrease in dry thickness is able to have the best performance in terms of capacity, life cycle, and rate capability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».