Meta-Analyse zum Alterungsverhalten von Li-Ionen Batterien in Elektrofahrzeugen

Institut
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik
Typ
Bachelorarbeit / Semesterarbeit / Masterarbeit /
Inhalt
experimentell / theoretisch /  
Beschreibung

Eine genaue Alterungsbestimmung und -Prädiktion der Li-Ionen Batterie in Elektrofahrzeugen ist wichtig, um die Performanceeigenschaften des Batteriepacks während dem Betrieb und entlang der Alterung zu überwachen. Da jeder Batterietyp je nach Zellchemie, Bauform, etc. unterschiedlich altert ist es schwierig, generelle Aussagen über die Lebensdauer von Batterien zu treffen. In der Literatur existiert bereits eine Vielzahl von Alterungsstudien unterschiedlicher Zellen, welche bisher noch nicht ganzheitlich analysiert wurden. Die Vermutung liegt jedoch nahe, dass diese Daten einen bisher ungenutzten Informationsgehalt bieten. Zudem laufen auch am Institut umfangreiche Alterungsversuche.

Ziel dieser Arbeit ist eine systematische Meta-Analyse zum Alterungsverhalten von Li-Ionen Batterien. Aus der oben beschriebenen Datenbasis sollen neue Informationen zum Alterungsverhalten gewonnen werden und Übertragbarkeiten zwischen verschiedenen Zelltypen identifiziert werden. Im Rahmen der Meta-Analyse werden statistische Methoden angewandt, dabei können u.a. auch Methoden des maschinellen Lernens untersucht werden.  Das Ergebnis wird die Entwicklung eines übertragbaren Alterungsmodells sein, das mit geringem experimentellen Aufwand schnell parametrisiert werden kann.

Folgende Arbeitspakete umfasst die zu vergebende Studienarbeit:

  • Umfassende Literaturrecherche zu bestehenden Alterungsstudien von Li-Ionen Batterien
  • Entwicklung eines systematischen Vorgehens zur Meta-Analyse
  • Generierung einer umfangreichen Datenbasis durch Extraktion von Daten aus Veröffentlichungen, Open-Source Datensätzen und eigenen Alterungsversuchen
  • Detaillierte Analyse und Klassifizierung der Alterungsversuche hinsichtlich verschiedener Parameter (Zellchemie, Bauform, Baujahr, etc.)
  • Meta-Analyse und Identifikation von Übertragbarkeiten in Matlab / Python
  • Vollständige Ergebnisdokumentation
Voraussetzungen

Bei Interesse bitte mit Lebenslauf und aktuellem Notenauszug bei wildfeuer@ftm.mw.tum.de melden.

 

Industriepartner
TWAICE Technologies GmbH
Verwendete Technologien
Matlab/Simulink, Batterielabor, Li-Ionen Batterien
Tags
FTM Komponenten von Elektrofahrzeugen, FTM Wildfeuer
Möglicher Beginn
sofort
Kontakt
Leo Wildfeuer, M.Sc.
Raum: MW 3511
Tel.: +49 89 289 10339
wildfeuerftm.mw.tum.de