Eddy Current Method for Inspecting Foil-to-Tab Weld Quality in Li-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
Defective components in Li-ion batteries can lead to loss of capacity, reduced discharge rate, or thermal runaway. For electric vehicles (EVs), quality control is especially relevant. In this investigation, foil-to-tab ultrasonic welds connecting EV battery cells were examined using eddy current testing (ECT). Two types of foil-to-tab welds were investigated; aluminum foils welded to aluminum tabs, and copper foils welded to nickel-coated copper tabs, with up to 24 foils welded to a tab. An ultrasonic welder was used under standard nominal conditions, at underwelded conditions as low as 1/3 the energy, and for overwelded conditions as high as four times the energy input. The underwelds were characterized by small divot size and lack of fusion between foils, and overwelds by excessive foil penetration due to larger divots. ECT demonstrated an ability to differentiate between the various weld conditions, attributed to divot size increasing with welding energy. ECT was also shown to be sensitive to the number of either copper or aluminum foils. COMSOL modeling showing eddy current response varying with a number of foils was in good agreement with measured results. Foil-to-tab welds contaminated by plastic sheets inserted in between foils, simulating a potential error in the manufacturing process, could also be detected. These results could be used to design an automated eddy current instrument where defects, including folded or missing foils, contaminated welds, and nonnominal weld types, could be detected.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».