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Physics-informed neural networks for electrode-level state estimation in lithium-ion batteries

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In
Journal of power sources 506, Seiten/Artikel-Nr.:230034

ImpressumNew York, NY [u.a.] : Elsevier

ISSN1873-2755

Online
DOI: 10.1016/j.jpowsour.2021.230034


Einrichtungen

  1. Lehrstuhl für Elektrochemische Energiewandlung und Speichersystemtechnik (618310)
  2. Lehrstuhl für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe (614510)
  3. Institut für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe (614500)


Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620


Dokumenttyp
Journal Article

Format
online, print

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85108620878
WOS Core Collection: WOS:000704467300003

Interne Identnummern
RWTH-2021-07315
Datensatz-ID: 823999

Beteiligte Länder
Germany, Peoples R China

Lizenzstatus der Zeitschrift

 GO

Medline ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; Current Contents - Physical, Chemical and Earth Sciences ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; IF >= 5 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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Faculty of Electrical Engineering and Information Technology (Fac.6)
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614500
618310
614510
 Record created 2021-07-30, last modified 2026-04-14
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