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Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Presse und Kommunikation

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Bundesministerium für Digitales und Verkehr

Referat G23: Elektromobilität, Ladeinfrastruktur

Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur

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Bundesministerium für Verkehr Referat G23: Elektromobilität, Ladeinfrastruktur

Bundesministerium für Verkehr

Die frühzeitige Erkennung eines möglichen Batteriefehlers ist eine Voraussetzung, um Kosten und Gewicht zu reduzieren und die Sicherheit von Elektrofahrzeugen deutlich zu erhöhen, was den Übergang zu einer umweltbewussten Gesellschaft weiter fördert. Die Entwicklung von Fehlerdiagnose-Technologien für Lithium-Ionen-Batterien ist daher das zentrale Ziel dieses Vorhabens, welches in enger Zusammenarbeit mit den chinesischen Kooperationspartnern und der Auswertung von großen Datenmengen erreicht werden soll.

Quelle: https://www.now-gmbh.de/projektfinder/safedabatt/ (jüngster Zugriff: 29.11.2024)

Forschung zur datengesteuerten Wirtschaftlichkeits- und Sicherheitsbewertung für batterieelektrische Fahrzeuge

Herr Dr. Weihan Li

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Forschungsgruppe Künstliche Intelligenz für Batterien

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen Institut für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe Forschungsgruppe Künstliche Intelligenz für Batterien

Institut für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe

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Arbeitseinheit EVI2: Elektromobilität und Verkehrskonzepte

Projektträger Jülich Arbeitseinheit EVI2: Elektromobilität und Verkehrskonzepte

Laufzeit	01.10.2022 - 31.03.2025
Ausführende Stelle	RWTH Aachen • ISEA • AG Li
Standort	Aachen
Fördersumme	244.318,00 €
Projektvolumen	244.318,00 €
Fördergeber	BMV

Projekt

SafeDaBatt

Forschung zur datengesteuerten Wirtschaftlichkeits- und Sicherheitsbewertung für batterieelektrische Fahrzeuge

Projektbetreuung als

Forschungsgruppe Künstliche Intelligenz für Batterien

Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen

Förderung

Arbeitseinheit EVI2: Elektromobilität und Verkehrskonzepte

Dieses Projekt ist Teil des Verbundprojekts

SafeDaBatt

Weitere Teilprojekte des Verbundvorhabens

Teilprojekt 2

Laufzeit:

Förderkennzeichen:

FEV Europe GmbH

Teilprojektleitung

Forschungsgruppe Künstliche Intelligenz für Batterien

Teilprojektleiter*in

Pressekontakt

Verbundprojektkoordination

Forschungsgruppe Künstliche Intelligenz für Batterien

Verbundprojektkoordinator*in

Abschlussberichte und sonstige Veröffentlichungen in der TIB –Leibniz-Informationszentrum Technik und Naturwissenschaften und Universitätsbibliothek