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辊道窑烧结过程动态数字孪生建模与鲁棒自适应控制挑战赛

锂离子电池正极材料是新能源汽车与储能产业的关键基础材料,其制备过程的智能化水平直接影响电池能量密度、循环寿命及安全性。随着全球电动化转型加速,动力电池对正极材料的一致性、稳定性要求日益严苛,高端产能不足与质量波动成为制约产业高质量发展的瓶颈。辊道窑烧结作为正极材料生产的核心工序,涉及多温区连续传热、气固耦合反应等复杂物理过程,具有强耦合、大滞后、多扰动的典型...

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锂离子电池正极材料是新能源汽车与储能产业的关键基础材料,其制备过程的智能化水平直接影响电池能量密度、循环寿命及安全性。随着全球电动化转型加速,动力电池对正极材料的一致性、稳定性要求日益严苛,高端产能不足与质量波动成为制约产业高质量发展的瓶颈。辊道窑烧结作为正极材料生产的核心工序,涉及多温区连续传热、气固耦合反应等复杂物理过程,具有强耦合、大滞后、多扰动的典型特征。实际生产中,传感器噪声、数据缺失、进气波动等不确定性因素普遍存在,传统开环控制或静态优化策略难以适应动态工况变化,导致产品一致性差、能耗偏高。

智能制造技术正从离线建模向在线动态调控演进。数字孪生技术通过融合物理机理与数据驱动方法,为复杂热工过程提供了实时仿真与预测的新手段;深度学习与强化学习在工业控制领域的应用,使不确定性量化和自适应控制成为可能。然而,现有技术多聚焦于理想工况下的预测精度或单点优化,缺乏对工况动态变化的适应性考量,难以应对实际生产中的炉况波动,制约了智能化技术的工程落地。 官方联系方式:AICompetition@iflytek.com。

Schedule

  1. Jun 8, 04:00 PM

  2. Oct 23, 04:00 PM

Tags

#科大讯飞#AI开发者大赛#数据挖掘

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