安徽科技学院教师在国际学术期刊发表高水平综述论文

　　即日，安徽科技学院呆板工程学院武龙星博士（第一作家/通信作家）正在邦际学术期刊《Journal of Energy Chemistry》（中科院分区：化学/化工1区TOP期刊，影响因子：13。1，DOI！ 10。1016/j。jechem。2023。09。045）发布了题为“Physics-based battery SOC estimation methods！ Recent advances and future perspectives”的综述论文，并正在2024年3月份得胜入选ESI热门论文。该探索办事的第一落成/通信单元均为安徽科技学院，互助单元为湖北文理学院、安徽大学及桂林电子科技大学。该探索办事取得了呆板工程学院新能源与智能车辆科研团队的肆意援手，并得回了省级中心尝试室怒放基金(ZDSYS202304)、安徽省自然科学基金(2308085ME142)等项目资助。

　　荷电状况（SOC）的牢靠预测是高级电池统治体系（BMS）的紧要功用之一，对电动汽车的安静运转具有紧要旨趣。到目前为止，基于履历模子和数据驱动的锂离子电池SOC猜度措施已正在各式文献中实行了全盘的磋议和综述。近年来，基于机理的SOC猜度因为能为动力电池的内部状况供给了新的物明了释，并成为高级BMS最有吸引力的候选者。然而，很少有学者对涉及物理机理的SOC猜度的探索起色及异日预计实行综述和磋议。更紧要的是，少许诈欺物理的等效电途模子（PECM）和物理音信神经汇集（PINN）的新兴SOC猜度措施也没有正在目今的综述论文中取得总结和领会。为此，本综述论文合键总结了基于物理的SOC算法正在高级BMS中的运用潜力，深远研商了锂离子电池物理SOC估算措施的探索起色及面对的寻事。该探索劳绩中的主睹希望督促基于物理的高级BMS算法的起色和运用。

　　《Journal of Energy Chemistry》期刊合键报道化石能源、二氧化碳、电化学能和氢能化学转化的创设性探索和立异运用，以督促能源科学与工夫的探索与拓荒，为能源化学界限TOP期刊。热门论文是正在SCI、SSCI过去两年发布的论文（仅限Article和Review）中，迩来两个月时期统一ESI学科论文的被引次数排正在前0。1％的论文。

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