电芯工坊 BatTwin Craft®
以多物理场机理仿真与数据 AI 双驱动为核心，面向不同体系、不同类型电芯，构建参数化建模、全量参数反向辨识、性能预测、智能寻优及寿命、快充、安全等场景化应用能力，实现从机理分析到数据预测、从性能评估到设计优化的一体化研发。通过融合实验数据、物理模型与 AI 算法，降低电芯研发中的测试与试错成本，缩短产品迭代周期，打造覆盖材料选型、配方设计、性能仿真、智能预测与量产验证的电芯单体级全工具链研发平台。
跨尺度研发工具链
打通颗粒、极片到电芯层级的关键参数与仿真结果传递，结合数据映射与模型降阶能力，建立材料特性、极片结构与电芯性能之间的跨尺度关联，形成覆盖材料—极片—电芯的智能研发工具链。
多物理场耦合仿真
融合电化学、热学、力学等多物理场模型，支持电势、温度、浓度、应力及膨胀等关键物理量分析，并结合 AI 代理模型、降阶模型与快速预测算法，实现复杂工况下的高效仿真与性能评估。
数据驱动与 AI 智能分析
融合实验数据、仿真数据与 AI 算法，支持特征提取、性能预测、寿命与健康状态评估、参数反演及智能寻优等应用，实现物理模型与数据模型协同驱动。
参数化设计与 AI 智能寻优
支持方形、软包、圆柱等多构型电芯的参数化设计与流程化建模，结合材料数据库、场景化功能模块及 AI 优化算法，实现参数辨识、设计空间探索、多目标优化、方案筛选与自动化评估。
电芯设计：适配多构型、多模式、多工艺的电芯电化学建模
电芯类型
支持方形、软包、圆柱电芯参数化建模。
涂布方案
设计模式
几何编辑
物理场耦合
全性能预测：搭配自研优化算法的应用场景模拟
性能预测
倍率性能、循环衰减、快充能力、快充路径。
参数辨识
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