Joint project
Math2Market, TP DELFIN - Digital Electrode Design for All-Solid State Batteries
Funder: Federal Ministry of Research, Technology and Space, former: Federal Ministry of Education and Research
Period: 2023-2026
URI: https://www.math2market.com/de/math2market/oeffentlich-gefoerderte-projekte/delfin.html
Detailed description:
All-Solid-State Batteries (ASSBs) gelten aufgrund ihrer verbesserten Energiedichte und Sicherheit im Vergleich zu herkömmlichen Batterien als vielversprechende Kandidaten für die nächste Generation von Batterien in der Automobil- und Luftfahrtindustrie. Die 3D-Struktur der ASSB-Elektroden beeinflusst ihre Leistung erheblich.
Das Hauptziel unseres gemeinschaftlichen Projekts besteht darin, ein validiertes Software-Tool zur digitalen Gestaltung von ASSB-Materialien zu entwickeln, um die Beziehungen zwischen Mikrostruktur und Eigenschaften zu verstehen und Empfehlungen für die Elektrodenkonstruktion zu liefern. Wir verwenden stochastische Mikrostrukturmodellierung und maschinelles Lernen, um "digitale Zwillinge" von ASSB-Elektroden als Eingabe für Leistungssimulationen zu generieren und den Gestaltungsprozess zu vereinfachen.
Dies reduziert die Notwendigkeit, zahlreiche physische Elektroden herzustellen und zu prüfen, was Kosten einspart und die Zeit bei der experimentellen Materialgestaltung verkürzt. Dies beschleunigt die Optimierung von ASSBs und trägt zur Kostenreduzierung bei. Die Kombination aus stochastischer 3D-Mikrostrukturmodellierung und Leistungsanalyse hat das Potenzial, die Materialgestaltung für ASSBs in Deutschland voranzubringen, insbesondere bei der Verbesserung der elektrochemischen Eigenschaften von ASSB-Elektroden zur Unterstützung der Dekarbonisierung des Energiesektors. Darüber hinaus wird die entwickelte Softwareplattform zur fortlaufenden Digitalisierung der Materialwissenschaften beitragen.
All-Solid-State Batteries (ASSBs) gelten aufgrund ihrer verbesserten Energiedichte und Sicherheit im Vergleich zu herkömmlichen Batterien als vielversprechende Kandidaten für die nächste Generation von Batterien in der Automobil- und Luftfahrtindustrie. Die 3D-Struktur der ASSB-Elektroden beeinflusst ihre Leistung erheblich.
Das Hauptziel unseres gemeinschaftlichen Projekts besteht darin, ein validiertes Software-Tool zur digitalen Gestaltung von ASSB-Materialien zu entwickeln, um die Beziehungen zwischen Mikrostruktur und Eigenschaften zu verstehen und Empfehlungen für die Elektrodenkonstruktion zu liefern. Wir verwenden stochastische Mikrostrukturmodellierung und maschinelles Lernen, um "digitale Zwillinge" von ASSB-Elektroden als Eingabe für Leistungssimulationen zu generieren und den Gestaltungsprozess zu vereinfachen.
Dies reduziert die Notwendigkeit, zahlreiche physische Elektroden herzustellen und zu prüfen, was Kosten einspart und die Zeit bei der experimentellen Materialgestaltung verkürzt. Dies beschleunigt die Optimierung von ASSBs und trägt zur Kostenreduzierung bei. Die Kombination aus stochastischer 3D-Mikrostrukturmodellierung und Leistungsanalyse hat das Potenzial, die Materialgestaltung für ASSBs in Deutschland voranzubringen, insbesondere bei der Verbesserung der elektrochemischen Eigenschaften von ASSB-Elektroden zur Unterstützung der Dekarbonisierung des Energiesektors. Darüber hinaus wird die entwickelte Softwareplattform zur fortlaufenden Digitalisierung der Materialwissenschaften beitragen.
Cooperation partners with funding
- University of Giessen
- University of Ulm
