离谱！锂电研发出“王炸”工具，设计方案“一键生成”？

电池研发BDA平台框架

智能选材+智能设计

把电池设计变成简单快速的“数字游戏”

电芯设计是一项涉及众多变量的复杂系统工程，其本质是在确保安全、性能、寿命及成本等多重要求的基础上，运用跨学科知识合理选择和配置材料、结构与控制系统，以实现高效的能量存储与转换解决方案。工程师们通常采用逆向设计思维，即以客户或市场的需求为导向，以电化学体系工艺窗口为基础，以成本控制为重要目标进行设计开发。

其中，电芯设计表作为电芯产品开发、材料开发工程师的必备工具之一，虽然在一定程度上能满足设计和数据管理的需求，但仍存在以下几方面的弊端：

03→电芯设计：初步设定电芯的几何尺寸，完成电极、分离器、电解液的选定以及参数输入。系统根据用户提供的设计需求，采用多维度相似性度算法，结合多目标优化算法，从历史数据库中匹配出与需求最相似的设计方案，甚至通过AI智能算法，快速发现最优设计，帮助工程师实现电芯设计的自动化、智能化；

04→材料筛选与推荐：调用内置材料库，根据材料特性进行搜索或者基于AI自动推荐；（下文有详细说明）

05→仿真分析：提供性能仿真工具，用于模拟电芯的性能，包括电压特性、电流特性、温度分布等，用户可以根据设计参数进行仿真和分析；

• 结合电化学机理和大数据进行仿真模型开发：借助电化学理论指导构建电池仿真模型，并利用大数据确保模型贴近实际，从而精准预测电池在不同条件下的性能表现；

• 多物理场仿真模型软件实现：考虑在颗粒层级，温度，电化学以及力学综合影响因素建立多物理场耦合仿真模型，大大提升模型预测的准确性；

• 多场下非均质材料力学-功能耦合与服役寿命预测：通过建立耦合方程组、定义材料损伤因子D、发展损伤因子D的演化模型、电池寿命的预测这一步骤，建立成分-应力-电场-温度场的耦合方程组并发展一个能够预测非均质材料在服役条件下的性能、应力分布以及材料损伤因子的演化模型，为电池设计、性能优化和寿命预测提供重要的理论支持和工程指导。

06→成本仿真：采用基于作业成本法构建电池成本核算模型对电芯设计方案进行成本分析；

电芯设计历来被视为一项专业技术门槛较高的任务，通常需要具备深厚专业知识和丰富实践经验的设计工程师才能胜任。借助该平台，即使是资历尚浅的工程师也能在顺利完成一套颇具竞争力的电芯设计方案。

材料库+方案库

电池研发的核心环节莫过于对“材料配方”的精研细磨，这涵盖了对多种金属和非金属材料的探究与选用。每一种材料的选择与使用都极为讲究，即便是相同名称的材料，由于供应商各异、生产工艺的不同，其性能参数和内在特质也会有所区别。加之掺杂技术、包覆工艺等各种精细化处理手段的运用，使得电池材料的管理和选择变得错综复杂，挑战重重。

具体痛点如下：

• 新型号材料开发周期长：新材料的研发往往涉及到复杂的实验验证、性能测试以及工业化生产适应性考察，周期较长，且在缺乏材料数据库的情况下，新开发材料无法快速应用于设计流程中。

• 无材料数据库沉淀：没有系统化、结构化的材料数据库，设计时无法及时调用历史数据和已验证的材料信息，严重影响设计效率和设计决策的准确性。

• 材料数据存储分散且检索不便：材料性能数据分散在不同的文档、系统或部门中，检索时需要从多个路径查找，耗时且容易出现遗漏或误差，影响数据的有效利用。

• 材料数据时效性问题：过往的材料评测数据如果没有得到有效保存和管理，随着时间推移，其时效性和可用性就会大打折扣，无法作为现时设计参考，也难以在团队间实现资源共享，阻碍了研发工作的连续性和有效性。

该研发BDA平台能够有效管理研发所用到的材料数据，综合企业内部的试验、设计、历史积累数据和企业外部材料信息数据资源，形成一个覆盖范围广泛的企业级电池材料信息管理系统。

·电池材料库

该平台内置具备智能选材功能的材料大数据库（正极材料、负极材料、隔膜、电解液等），从材料的物化、表征、扣电、全电、质量、供应商可靠性等多维度进行全面信息的整合供使用，同时整合包含该材料的体系方案及体系中包含的其他材料。可以查看该材料测试的偏离度值、材料的综合评价、供应商评价等信息，如果有相关的异常，还可以查看该材料相关的异常数据，避免再次发生，浪费资源。

通过其材料快速筛选功能，设计师可以迅速定位到所需的特定材料，无需耗费大量时间在查找和验证材料上。同时，可以轻松比较不同材料的性能指标，从而灵活地调整设计方案以适应不同的性能要求或成本考虑。

通过其智能材料推荐功能，后台可以自动计算，快速地提供一份按优先级排序的材料清单给设计师，实现“一键选材”。

通过分析大量的电池材料数据和性能数据，以及基于已有的经验和规则，推荐适合特定应用的材料。综合考虑材料的导电性、离子传输性能、稳定性等因素，以选择最适合的材料组合，从而提高电池的性能和稳定性。

在材料选型报告页，可以自定义报告模版，或者引用已有报告模版，快速生成带有图表的选材报告；同时可以在选材报告上实现关键参数的追溯查看。提高材料选型报告的制作效率，提高需查阅人员的查阅效率。

·设计方案库

它是整个研发流程中数据整合与知识积累的核心载体，将系统中在线设计生成的方案经评审后归入其中，括设计需求、设计表、Package信息、制程数据、测试数据等。各类有价值的设计方案及其相关数据得以有序地收集、整理和长期存档，实现了资源的有效复用与经验传承，大大提升了电芯研发项目的执行效率与成功率。同时，也为跨团队协作、知识分享及未来技术研发提供了有力支撑。

打通研发-测试-验证 数据壁垒

当前电池企业的内部运作中，设计研发、仿真验算、测试验证三大环节往往由各自独立的团队承担，这三个环节都会产生大量的虚拟验证和真实验证的数据。而电芯研发作为一个系统性强、技术集成度高的任务，各团队间频繁且深入的信息交换和数据的高效共享显得尤为必要。

该研发BDA平台与测试分析一体化平台集成，可打通产品需求信息、设计信息、试制信息及测试信息的数据壁垒，在一个平台上实现从原材料到产品数据的全生命周期管理与数据分析，实现产品需求与研发需求、测试方案等对象之间的关联与追溯，提高了协同工作的效率，减少了沟通和理解的障碍。

储慧BDA工具链，支持电池全链路数字化业务闭环

当样品测试完成后可在线进行数据采集和存储，包括电池性能测试结果、充放电循环数据等，通过测试一体化平台中的dCore、dAnalysis、dReport等模块可实现数据的一键查询、智能分析以及自动化报告生成等功能，提高研发效率及降低研发成本：

• 数据可视化：系统能够将采集到的数据进行图表化展示，以便研发人员直观地了解电池性能的变化和趋势；
• 数据智能分析：内置150+种数据分析模版快速调用,支持CAP、H/L、CRate、DRate、OCV、HPPC、DCR、EIS、Cycle等多种测试;
• 算法建模和优化：系统具备算法建模和优化功能，可以根据采集到的数据通过算法模型进行锂电池参数优化，提高电池的性能和寿命；
• 智能报告：内置200+模板，可快速生成实验报告，出具单份报告可由8小时缩短至 2小时；

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