Damla Eroğlu

电解质用量和类型对锂硫电池性能的影响

可持续和高性能K-ion电池的关键方面：一种机器学习方法

面向可持续能源未来的机器学习

模拟电解质设计对锂硫电池性能的依赖性

高性能锂硫电池离子液体电解质的选择: 实验指导的高通量机器学习分析

金属有机骨架/石墨烯纳米片复合材料提高锂硫电池的倍率性能

Li-s电池的电化学阻抗谱: 钒和钴改性的Ketjen黑硫阴极，硫负载和电解质与硫比的影响

超越锂离子电池的机器学习: 为研究提供动力

用于高性能锂硫电池的原子V和Co改性的Ketjen黑硫复合材料

不同阴极碳类型的硫负载量对锂硫电池性能的影响

基于机器学习的钠离子电池性能分析

基于LiPF6和LiBF4的环丁砜溶液的锂硫电池与电解质循环的特征

使用机器学习评估用于高性能锂硫电池的离子液体电解质

电池中的碳硫比控制锂硫电池的放电容量，循环性能和能量密度

如何模拟锂硫电池的阴极面积？

利用机器学习确定锂氧电池的关键性能因素

使用电化学阻抗谱表征电池设计对li-s电池电阻的影响