Multiple scales homogenisation of a porous viscoelastic material with rigid inclusions: Application to lithium-ion battery electrodes
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the mechanical behaviour of the composite materials used in modern lithium-ion battery electrodes. These contain relatively high modulus active particle inclusions within a two-component matrix of liquid electrolyte which penetrates the pore space within a viscoelastic polymer binder . Deformations are driven by a combination of (i) swelling/contraction of the electrode particles in response to lithium insertion/extraction, (ii) swelling of the binder as it absorbs electrolyte, (iii) external loading and (iv) flow of the electrolyte within the pores. We derive the macroscale response of the composite using systematic multiple scales homogenisation by exploiting the disparity in lengthscales associated with the size of an electrode particle and the electrode as a whole. The resulting effective model accurately replicates the behaviour of the original model (as is demonstrated by a series of relevant case studies) but, crucially, is markedly simpler and hence cheaper to solve. This has significant practical value because it facilitates low-cost, realistic computations of the mechanical states of battery electrodes, thereby allowing model-assisted development of battery designs that are better able to withstand the mechanical abuse encountered in practice and ultimately paving the way for longer-lasting batteries.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».