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基于CNN探测电动汽车电池内部缺陷分析
文献摘要：
电动车辆发生安全事故后,其外部因素和非电池部件的影响因素很容易被识别出来,但是电池内部原因很难深入分析.利用电池缺陷设计正向试验,发现4类缺陷可能造成电池起火,通过电子计算机断层扫描探测识别出各类电池失效后的形貌照片.引入CNN(Convolutional Neural Network,卷积神经网络),将电池失效问题从人为判断转化为机器学习,以增加识别精确度,快速解决电池失效问题,并避免新产品出现同样问题.
文献关键词：
电动汽车;电池缺陷;CNN
中图分类号：
作者姓名：
边楠;耿兆杰;张永跃;李天龙
作者机构：
北京理工大学管理与经济学院,北京100081;北京新能源汽车股份有限公司,北京100176
文献出处：
引用格式：
[1]边楠;耿兆杰;张永跃;李天龙-.基于CNN探测电动汽车电池内部缺陷分析)[J].北京汽车,2022(03):39-42
A类：
B类：
电动汽车电池,池内,内部缺陷,缺陷分析,电动车辆,安全事故,其外,外部因素,电池缺陷,起火,电子计算机断层扫描,探测识别,电池失效,Convolutional,Neural,Network,快速解决,新产品,品出
AB值：
0.349757
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