【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电极片涂布工艺优化，尤其涉及一种钠离子电池电极片的涂布工艺优化方法、装置及设备。
技术介绍
1、在钠离子电池电极片涂布工艺优化领域，已有一些方法尝试通过传统的实验和经验规则进行工艺参数的人工调整。这种人工调整方式不仅耗时，还因无法全面捕捉到不同工艺参数的复杂关系而导致优化效果有限。
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种钠离子电池电极片的涂布工艺优化方法、装置及设备，旨在解决现有技术因人工调整方法无法捕捉到不同工艺参数的复杂关系而导致优化效果有限的技术问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种钠离子电池电极片的涂布工艺优化方法，所述方法包括以下步骤：
3、获取钠离子电池电极片的多个工艺参数组合；
4、通过电极片涂布工艺优化模型预测在不同工艺参数组合下的电池性能，其中，所述电极片涂布工艺优化模型为在自注意力机制深度学习模型的基础上引入树结构、可学习的向量表示以及多头注意力机制；
5、确定所述电池性能中的目标电池性
6本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种钠离子电池电极片的涂布工艺优化方法，其特征在于，所述钠离子电池电极片的涂布工艺优化方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过电极片涂布工艺优化模型预测在不同工艺参数组合下的电池性能之前，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征数据训练初始电极片涂布工艺优化模型，得到电极片涂布工艺优化模型，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练数据训练所述初始电极片涂布工艺优化模型，得到第一电极片涂布工艺优化模型，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种钠离子电池电极片的涂布工艺优化方法，其特征在于，所述钠离子电池电极片的涂布工艺优化方法，包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过电极片涂布工艺优化模型预测在不同工艺参数组合下的电池性能之前，还包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述特征数据训练初始电极片涂布工艺优化模型，得到电极片涂布工艺优化模型，包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述训练数据训练所述初始电极片涂布工艺优化模型，得到第一电极片涂布工艺优化模型，包括：
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述对应关系调整所述初始电极片涂布工艺优化模型的参数和结构，得到第一电极片涂布工艺优化模型，包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过电极片涂布工艺优化模型预测在不同工艺参数组合下的电池性能，其中，所述电极片涂布工艺优化模型为在自注意力机制深度学习模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：李冰，周邦昱，杨之乐，赵正源，郭媛君，张豪，冯伟，
申请(专利权)人：广东碳中和研究院韶关，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。