10BatteryOptimization-NSGA-II
从实验标定的 P2D 模型出发,用高斯过程代理模型降低计算成本,再以 NSGA-II 求解比能量与比功率之间的 Pareto 前沿。
- P2D
- GPR
- NSGA-II
- Pareto
ELECTROCHEMISTRY · COMPUTATION · INTELLIGENCE
能源电化学 · 多物理场仿真 · 智能算法
记录从机理建模、参数标定到寿命预测的研究工程,也保留失败、复现与迭代。

RESEARCH INDEX
从反应动力学、传质与产热建立可解释的机理模型。
把工艺变量与微观结构映射到宏观性能。
辨识退化规律,用数据驱动方法划定寿命预测的边界。
从论文复现、代理优化到 AI 辅助开发,把方法沉淀为可复用的工程资产。
SELECTED WORK
10从实验标定的 P2D 模型出发,用高斯过程代理模型降低计算成本,再以 NSGA-II 求解比能量与比功率之间的 Pareto 前沿。
20面向磷酸铁锂电极工艺变量建立 MATLAB 重构流程,把辊压间隙、组分配比和初始孔隙率映射为可计算的结构表征。
30用任意形状颗粒网络与 PNC 方法重建孔喉结构,并以物种无关接口耦合传质和反应计算。
40FIELD NOTES
动 Python 之前先立符号与单位的账。用一张转换表接住原文三套互相打架的正负号约定,把反应计量与相变速率整套搬到 SI 摩尔基准,给每个参数挂上来源身份,再用计量矩阵配平和手算数量级把这套规矩先验一遍。
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出于兴趣重读 Huo 等 2019 年 PEMFC 冷启动一维模型,补上读博时期没想完的部分。拆五种水状态与源项网络,逐式核对量纲、单位与参数表,记录手算数量级检查和留给 Python 实现的缺口。
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