Journal of Energy Storage·· 3 天前精选AI 评分62
物理嵌入循环脉冲神经网络融合极化动态用于电池SOH估计
A physics-embedded recurrent spiking neural network integrating polarization dynamics for battery state-of-health estimation
模型导读
Journal of Energy Storage 第183卷B部分刊出研究，提出一种物理嵌入的循环脉冲神经网络，将极化动态融入网络结构用于电池健康状态（SOH）估计。作者为 Yi Wan、Shaoping Wang、Zhongze He、Yixuan Zhao、Di Liu，论文于2027年1月1日出版。
推荐理由
该工作把极化动态嵌入循环脉冲神经网络做SOH估计，为物理信息与脉冲网络结合提供了一条可参考的建模路径。
来源：Journal of Energy Storage · sciencedirect.com