电池技术人的福音！当COMSOL遇上机器学习：从电化学仿真到智能BMS的全栈进阶指南

作为一名电池方向的研究生，每天都在为毕业设计绞尽脑汁——导师说要创新，要交叉学科，要解决实际问题。COMSOL仿真做了一堆，但总觉得缺了点什么；机器学习算法学了不少，却不知道怎么用在电池研究上。直到我发现了这个系列专题，简直像找到了救命稻草！

为什么这个系列专题值得每个电池人关注？

专题一：机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

直播时间：2025年11月1-2日、8-10日

这个专题完全戳中了我的痛点！做BMS研究时，SOC、SOH估计永远是个难题。传统的卡尔曼滤波调参调到怀疑人生，而这里直接教你用支持向量机、BP/CNN/LSTM神经网络、迁移学习来解决，还有实车运行大数据的实战案例！

最吸引我的是那个基于迁移学习的SOC估计，毕竟实验室条件有限，不同温度、不同老化状态下的数据获取成本太高，迁移学习正好能解决这个小样本问题。

专题二：COMSOL仿真与人工智能融合

直播时间：2025年10月25-26日

这个专题解决了我的另一个困惑：COMSOL仿真和机器学习到底怎么结合？ 原来可以通过COMSOL进行后处理导出数据，然后用Python训练神经网络模型，最后用代理模型进行优化设计。

讲师团队是真正的大佬——发表80多篇SCI，主持国家自然科学基金，关键是真的懂我们在科研中遇到的实际问题！

从研究生视角看这个培训的独特价值

1. 理论+实战，拒绝“纸上谈兵”

每个知识点都有对应的实例讲解，比如：

• 基于KMeans的异常电芯检测

• 基于深度学习的寿命预测方法

• 多工况下的SOH估计

这些都是我们写论文时急需的案例支撑！

2. 覆盖电池全生命周期技术链

专题内容系统性地涵盖了：

• 状态感知（SOC、SOH估计）

• 寿命管理（RUL预测、退化轨迹预测）

• 安全预警（热失控、故障诊断）

正好对应了从电池制造到报废回收的全过程，对我们构建完整的知识体系太有帮助了。

3. 多种方法对比，找到最适合的方案

课程不是只讲一种方法，而是对比多种技术路线：

• SVM vs 神经网络 vs 迁移学习（SOC估计）

• KMeans vs DBSCAN vs 深度学习（故障检测）

这种对比思维对我们选择研究方向特别有启发！

给研究生同学的学习建议

根据我仔细研究课程大纲，建议大家这样安排学习：

第一阶段（基础入门）：先学习专题二的COMSOL与AI融合，掌握仿真与算法结合的基本方法

第二阶段（核心突破）：重点学习专题一的智能BMS技术，这是目前最热门的研究方向

第三阶段（拓展深化）：根据自己的研究方向选择专题三、四、五的录播课程

为什么要现在报名？

1. 直播互动：可以直接向讲师提问，解决研究中的具体问题

2. 实例代码：课程提供完整的实例代码，可以直接用在研究中

3. 人脉资源：认识来自车企、电池厂、高校的同道中人

4. 时间合适：正好在研二开题或者研三写论文之前，及时雨！

作为过来人（虽然还没过来成功），我深知电池方向的研究生既要懂物理机理，又要会算法编程，还要能做工程应用。这个系列专题正好把我们需要的技能都串起来了，关键是有完整的案例，知道每一步该怎么操作，而不是只讲理论。

如果你也在为电池方向的交叉学科研究发愁，或者想在秋招时增加一些硬核项目经验，这个系列专题绝对值得投入时间。毕竟，既能发论文又能找好工作的技能，谁不想掌握呢？

COMSOL仿真与人工智能融合——锂电池电化学仿真与优化实战

目录	主要内容
基于COMSOL的锂离子电池电化学建模与仿真	1. 电化学多物理场耦合模型基本理论 (1) 电化学基本模型 (2) 电化学-热两场耦合模型 (3) 电化学-热-力-副反应耦合模型 2. COMSOL中电化学模型建模实操 (1) 电化学模型（锂离子电池模块）的建模 (2) 放电现象结果可视化 3. COMSOL中电化学-热耦合模型建模实操 (1) 电化学-热（传热模块）模型的建模 (2) 产热现象结果可视化 4. COMSOL中锂离子电池容量衰减仿真实操 (1) 在COMSOL中实现副反应过程的耦合计算 (2) 循环过程中容量衰减的结果可视化
人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合	1. 人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合基础 (1) 人工智能、传统机器学习、深度机器学习的基本概念 (2) 机器学习算法简介 (3) COMSOL与人工智能的结合方法简介 2. COMSOL与PyCharm软件（Python）结合使用实操 (1) 通过COMSOL进行后处理，并导出数据 (2) 训练神经网络模型，并进行验证 3. 基于COMSOL仿真数据与人工智能的电池性能预测案例实操 (1) 利用PyCharm对COMSOL导出数据进行可视化分析 (2) 训练神经网络模型，并进行验证 4. 锂电池设计（结构和参数）优化案例实操 (1) 对COMSOL导出数据进行预处理，并训练机器学习代理模型和验证 (2) 通过优化算法和代理模型进行优化设计

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

PS：我已经拉着师兄一起报名了，希望能在课程中遇到更多志同道合的研究生同学！

朋友，还记得你选择科研的初心吗？那种探索未知、创造价值的渴望。如今，新能源革命的浪潮正扑面而来，电池技术站在了时代的风口。但现实的科研路上，你是否也曾在仿真与算法的交叉路口迷失方向？面对海量数据无从下手，苦于找不到创新的突破口？现在，一个让你突破瓶颈的机会就在眼前。这不仅是一次技能培训，更是打开新世界大门的钥匙——在这里，COMSOL不再只是仿真工具，而是与AI融合的智能设计平台；电池管理不再是黑箱难题，而是可以用深度学习优雅破解的科学命题。