COMSOL+AI融合！锂电池多物理场仿真与智能BMS实战研修重磅

电池技术正迎来多学科交叉的革命性变革！传统建模手段难以应对复杂多物理场耦合问题，而AI技术已深度渗透电池研发全流程。全球顶尖期刊持续聚焦"多物理场耦合"与"AI+电池"前沿，COMSOL与AI融合建模成为国际研究热点！

我国《"十四五"能源科技创新规划》明确提出推进能源数字化、智能化转型，行业对掌握电化学、多物理场仿真与AI技术的复合型人才需求激增！

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🎯亮点

✅ 双赛道赋能

• COMSOL电化学：从基础建模到多场耦合，结合AI优化设计

• 智能BMS：覆盖SOC/SOH估计、寿命预测、热失控预警全流程

✅ 五大核心技术模块

1. 锂离子电池多物理场耦合建模

2. 机器学习算法与COMSOL联合仿真

3. 基于深度学习的SOC/SOH精准估计

4. 多场景电池寿命预测体系

5. 热失控智能预警系统开发

✅ 六大独特优势

1. 顶级师资：985高校教授团队+COMSOL专家联合授课

2. 案例驱动：12+工业级实战案例完整复现

3. 工具融合：COMSOL+Python+PyCharm全栈技术链

4. 场景全覆盖：从实验室数据到实车运行大数据分析

5. 方法论对比：传统ML vs 深度学习 vs 迁移学习

6. 就业导向：直击新能源企业核心技术痛点

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📌核心内容精粹

🧠 智能BMS

技术模块	涵盖算法	典型案例
SOC估计	SVM/CNN/LSTM/迁移学习	多温度多老化点验证
SOH预测	特征工程+神经网络	实车大数据分析
寿命预测	SVR/深度学习	衰退轨迹模拟
安全预警	KMeans/DBSCAN/LOF	异常电芯检测

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👨‍🏫

• COMSOL专家：SCI论文80+篇，国家自然科学基金负责人

• AI算法大牛：ESI高被引论文作者，40+SCI期刊审稿人

• BMS领域权威：JCR一区期刊编委，主持多项国家级项目

新能源时代最具竞争力的技能组合！
🚀 掌握COMSOL+AI+BMS技术链，成为企业争抢的复合型人才！

上面是电场方向研究新方向

在这个能源变革的时代，电池技术正在重塑汽车、储能、消费电子等行业的未来。无论是学术界还是工业界，掌握多物理场仿真+AI算法+电池管理的复合型人才，都是最炙手可热的核心竞争力。

但现实是，大多数人的知识体系是割裂的——懂电化学的不熟悉AI，会仿真的不了解BMS开发，而行业真正需要的是能打通技术链条的全能型人才。

无论你是科研人员、工程师，还是想转型进入新能源领域的从业者：
✅ 突破技术瓶颈——不再局限于单一领域，真正掌握“仿真+AI+电池”的交叉能力
✅ 提升职业天花板——新能源头部企业高薪岗位的核心需求，正是这套技能组合
✅ 少走弯路——5天高强度实战，浓缩顶尖团队多年研究成果，直达工业级应用

技术变革的速度远超想象，机会永远留给行动最快的人。

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

目录	主要内容
电池管理技术概述	1. 电池的工作原理与关键性能指标 2. 电池管理系统的核心功能 3. BMS的软件开发要点：SOC估计、SOH估计、剩余寿命预测
人工智能机器学习 基础	1. 人工智能的发展 2. 机器学习的关键概念 3. 机器学习在电池管理中的应用案例介绍
人工智能在电池荷电状态估计中的应用	1. 荷电状态估计方法概述 2. 基于支持向量机的SOC估计 （1）锂电池测试及数据集 （2）基于SVM的估计框架 （3）模型验证和讨论 3.基于神经网络的SOC估计 （1）锂电池数据集 （2）基于BP/CNN/LSTM神经网络的估计框架 （3）不同输入的对比分析 （4）不同工况/温度的精度验证 3. 基于迁移学习的 SOC 估计 （1）锂电池测试及数据集 （2）基于深度迁移学习的SOC估计 （3）多温度下 SOC 估计验证 （4）多老化点下 SOC 估计验证 实例讲解1：基于支持向量机的SOC估计 实例讲解2：基于神经网络的SOC估计 实例讲解3：基于迁移学习的SOC估计
人工智能在电池健康状态估计中的应用	1. 健康状态估计方法概述 2. 人工智能技术在电池单体SOH预估中的应用 （1）健康因子提取 （2）构建人工智能模型 （3） 模型训练与超参数优化 （4）电池系统健康状态 3. 满充满放恒定工况下基于机器学习的电池SOH估计 （1）健康因子提取 （2）健康因子相关性分析 （3）基于机器学习的电池SOH估计 4. 多阶恒流/片段恒流工况下的 SOH 估计方法 （1） 锂离子电池老化数据集 （2）SOH健康特征提取 ① 电池公开数据集老化试验 ② 电池增量容量曲线提取 ③ 电压序列构建方法 ④ 电压序列相关性分析 （3）健康特征提取 （4） 基于神经网络的电池SOH估计方法 5. 动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计方法 （1）方法基本原理及框架 （2）数据集及参数辨识 （3）模型误差面积提取 （4）老化特征及工况特征融合 （5）模型训练及验证 6. 基于云端大数据的电池SOH估计 （1）数据预处理 （2）容量标签构建 （3）容量估算框架 （4）多场景验证及测试 实例讲解1：满充满放恒定工况下的电池SOH估计 实例讲解2：多阶恒流/片段恒流工况下的电池 SOH 估计 实例讲解3：动态放电工况下基于模型误差谱的 SOH 估计 实例讲解4：基于实车运行大数据的电池 SOH 估计
人工智能在电池寿命预测和衰后性能预测中的应用	1. 锂离子电池状态、轨迹及特性预测概述 2. 基于传统机器学习SVR的电池剩余寿命预测 （1）数据集介绍 （2）特征提取及估计框架 （3）方法验证及讨论 3. 基于深度学习的电池RUL联合预测方法 （1）电池数据集介绍 （2）特征提取及估计框架 （3）方法验证及讨论 4. 基于机器学习的电池SOH和RUL联合预测方法 （1）数据集介绍 （2）研究框架和方法 （3）结果分析与验证 5. 基于数据驱动的电池衰退轨迹预测方法 （1）数据集及数据预处理 （2）特征工程与退化敏感特征提取 （3）数据集构建与划分 （4）模型选择与训练 （5）轨迹预测与评估优化 实例讲解1：基于支持向量回归的寿命预测方法 实例讲解2：基于深度学习的寿命预测方法 实例讲解3：基于机器学习的健康状态及寿命联合预测方法 实例讲解4：基于深度学习的电池衰退轨迹预测方法
人工智能在电池热失控预警中的应用	1. 电池热失控预警方法概述 2. 算法数据集介绍:电池故障数据来源 3. 基于无监督聚类算法（KMeans）的电池现实故障检测方法 （1）KMeans聚类方法 （2）基于聚类方法的检测框架 （3）检测结果集讨论 4. 基于无监督聚类算法（DBSCAN）的电池现实故障检测方法 （1）DBSCAN聚类方法 （2）基于聚类方法的检测框架 （3）检测结果集讨论 5. 基于局部离群因子的电池系统故障智能诊断方法 （1）LOF 算法核心原理 （2）特征选择及逻辑判断准则 （3）结果分析及验证 6. 基于深度学习的电池系统智能故障诊断方法 （1）神经网络诊断框架 （2）结果分析及验证 实例讲解1：基于KMeans的异常电芯检测 实例讲解2：基于DBSCAN的异常电芯检测 实例讲解3：基于LOF的异常电芯检测 实例讲解4：基于深度学习的异常电芯检测