Evaluation of off- and inline testing procedures for the quality of lithium-ion batteries (Q3297301): Difference between revisions
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Revision as of 19:05, 24 October 2021
Project Q3297301 in Germany
| Language | Label | Description | Also known as |
|---|---|---|---|
| English | Evaluation of off- and inline testing procedures for the quality of lithium-ion batteries |
Project Q3297301 in Germany |
Statements
234,380.0 Euro
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468,760.0 Euro
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50.0 percent
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25 April 2018
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31 March 2021
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Hochschule Aalen - Hochschule für Technik und Wirtschaft
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48°50'10.57"N, 10°5'35.45"E
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Batterien als Energiespeicher sind für zahlreiche Anwendungsbereiche von besonderer Bedeutung. Hierzu gehören Elektromobilität, stationäre Energiespeicherung sowie Industrie- und Konsumeranwendungen. Batterien vom Typ Lithium-Ionen-Batterien sind aktuell weit verbreitet, jedoch besteht hier deutlicher Forschungs- und Entwicklungsbedarf. So müssen Qualität, Lebensdauer und Sicherheit dieser Batterien verbessert sowie Kosten bei der Herstellung gesenkt werden. Im Projekt INSPECTOR sollen daher Verfahren entwickelt werden, mit denen fehlerhafte Batterien aufgespürt und Fehler bei deren Produktion identifiziert werden können. Neu ist dabei, dass mehrere Verfahren parallel zum Einsatz kommen, die bisher für diese Aufgaben nicht eingesetzt wurden. Hinzu kommen maschinelle Lernverfahren, um die hohen anfallenden Datenmengen zu bewältigen und Genauigkeit und Aussagekraft der Verfharen zu erhöhen. Im Projekt aktiv beteiligt sind 7 zumeist regionale Unternehmen vom KMU bis zum Weltmarktführer. (German)
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Batteries as energy storage systems are of particular importance for a wide range of applications. This includes electromobility, stationary energy storage as well as industrial and consumer applications. Lithium-ion batteries are currently widely used, but there is a clear need for research and development. This means improving the quality, durability and safety of these batteries and reducing manufacturing costs. The INSPECTOR project will therefore develop procedures to detect faulty batteries and identify faults in their production. What is new is that several methods are used in parallel, which have not yet been used for these tasks. In addition, there are machine learning methods to cope with the high amounts of data generated and to increase the accuracy and pertinence of the processes. Seven are mostly regional companies from SMEs to the world market leader. (English)
24 October 2021
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Aalen
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Identifiers
DE_TEMPORARY_80
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