David Anseán

硅石墨电池的新型物理等效电路模型的开发，表征和验证

一种耦合的电热锂离子电池降阶模型，包括由于固体扩散而产生的热量

ICFormer: 用于知情锂离子电池诊断和早期膝盖检测的深度学习模型

基于分布式多粒子等效电路模型的锂离子电池电流速率效应建模

在健康信息不完整的情况下学习剩余使用寿命: 以恶化评估为例

用于锂离子电池时域和频域应用的基于物理的分数阶等效电路模型

商用富镍/硅石墨锂离子电池充电时间最小化策略

一种改进的电池荷电状态估计的双分数阶扩展卡尔曼滤波器

基于卷积神经网络的锂离子电池退化模式诊断

增量容量分析的最佳实践

18650富镍硅-石墨锂离子电池在不同充电电流下的循环研究

LiFePO4电池增量容量曲线的远端学习

锂离子硅-石墨18650电池在驱动循环下的表征

电池电动客车的国际和欧洲立法和标准

用于非侵入性诊断和预后的硅石墨/LiNi0.8Mn0.1Co0.1O2商业细胞的机理研究

锂离子电池健康状态测定的展望

通过增量容量的模糊模型对快速充电条件下的汽车电池进行健康监测

通过模糊模型的远端学习在线估计可充电电池的健康状态

基于增量容量分析的锂离子电池退化指标