代理模型驱动的锂离子电池可持续生产决策框架

法国 Arts et Métiers 与 CESI 团队提出基于机器学习代理模型的决策框架，用其模拟数字孪生行为以大幅降低计算成本，并嵌入多目标优化中快速探索生产成本、CO₂排放与电芯良率之间的权衡。该方法面向多级锂离子电池生产中缺陷非线性传播的问题，支持随工艺波动调整参数的动态数据驱动决策。成果以 PDF 形式发布于 Zenodo（v1）。