我们最新的研究成果和详尽的材料测试有望提升电动汽车电池的制造效率、可靠性和环境可持续性
新加坡(2024年5月8日)——移动电气化解决方案合作伙伴ENNOVI推出了一种创新的电池互连系统(CCS)层压方法。ENNOVI通过测试多家供应商提供的聚对苯二甲酸乙二酯(PET)绝缘膜模和胶粘剂,检验其粘合强度、耐用性和环境影响。得益于此,ENNOVI建立了一个可以推荐最有效材料组合的数据库,淘汰了行业长期以来一直盛行的试错法。
传统上,在电池电芯上组装CCS需要采用繁琐的工序,包括使用模制塑料托盘进行定位。这些工序虽然能有效定位电芯和铜巴片/铝巴片,但随着模块尺寸的增加,也导致产品增加了不必要的重量和复杂性。认识到传统工序的局限性,ENNOVI率先采用了热层压和冷层压工艺,无需塑料托盘,即可通过使用推荐的层压材料组合,为原始设备制造商和一级供应商提供更简化、更灵活的解决方案。
“我们目前已转向采用层压工艺,这标志着我们在精确定位电芯巴片方面的能力实现了重大飞跃,不再受限于传统方法的机械限制”,ENNOVI能源系统产品经理Till Wagner解释道,“通过建立一个已预检测PET箔和胶粘剂的数据库,我们提高了CCS设计速度并简化了组装过程,从而为节约材料和能源开辟了新的可能性”。
ENNOVI层压技术的进步具有深远的影响。我们掌握热层压或冷层压工艺,在市场上独具优势,可以帮助全球原始设备制造商和一级供应商提高灵活性和效率。通过优化PET箔和胶粘剂的选择范围,ENNOVI正在提高电动汽车电池模块的结构完整性和使用寿命,缩短制造周期,以及降低环境影响。
随着电动汽车行业朝着更可持续、更高效的生产方式发展,ENNOVI的创新技术将引领新一代电动车电池模块的设计和组装。ENNOVI专注于减少或消除对胶粘剂的需求,从而解决了客户对电池寿命、环境影响和制造效率的担忧。“我们的目标是超越传统胶粘剂,利用前沿技术实现更牢固、更可持续的粘合”Wagner说道。
好文章,需要你的鼓励
Allen AI研究所联合多家顶尖机构推出SAGE智能视频分析系统,首次实现类人化的"任意时长推理"能力。该系统能根据问题复杂程度灵活调整分析策略,配备六种智能工具进行协同分析,在处理10分钟以上视频时准确率提升8.2%。研究团队创建了包含1744个真实娱乐视频问题的SAGE-Bench评估平台,并采用创新的AI生成训练数据方法,为视频AI技术的实际应用开辟了新路径。
联想推出新一代NVMe存储解决方案DE6600系列,包含全闪存DE6600F和混合存储DE6600H两款型号。该系列产品延迟低于100微秒,支持多种连接协议,2U机架可容纳24块NVMe驱动器。容量可从367TB扩展至1.798PiB全闪存或7.741PiB混合配置,适用于AI、高性能计算、实时分析等场景,并配备双活控制器和XClarity统一管理平台。
中科院团队首次系统评估了AI视觉模型在文本压缩环境下的理解能力,发现虽然AI能准确识别压缩图像中的文字,但在理解深层含义、建立关联推理方面表现不佳。研究通过VTCBench测试系统揭示了AI存在"位置偏差"等问题,为视觉文本压缩技术的改进指明方向。