Pronostic De Défauts Des Batteries Au Lithium-ion En Utilisant Les Techniques D’apprentissage Profond
2024
Mémoire de Master
Génie Eléctrique Et Eléctronique

Université Kasdi Merbah - Ouergla

B
Boudraa, Nacira
B
Branis, Abdelghani
g
gouni, oussama

Résumé: Notre é́tude s’est concentrée sur un système de batterie sophistiqué destiné à la prédiction de pannes et à l’estimation de la durée de vie utile restante (RUL) des batteries au lithium-ion grâce à l’intelligence artificielle. En utilisant des modèles avancés de deep learning, nous avons cherché à créer des méthodes hautement efficaces et précises pour estimer la durée de vie des batteries. Nos modèles ont ´e t ´e rigoureusement testés à l’aide de l’ensemble de données complet de la NASA sur les batteries, garantissant leur fiabilité et leur précision dans la prédiction de la RUL des batteries au lithium-ion. Cette approche non seulement améliore la gestion des batteries, mais contribue également de manière significative au développement de systèmes de stockage d’énergie plus efficaces et plus sûrs.

Mots-clès:

Nos services universitaires et académiques

Thèses-Algérie vous propose ses divers services d’édition: mise en page, révision, correction, traduction, analyse du plagiat, ainsi que la réalisation des supports graphiques et de présentation (Slideshows).

Obtenez dès à présent et en toute facilité votre devis gratuit et une estimation de la durée de réalisation et bénéficiez d'une qualité de travail irréprochable et d'un temps de livraison imbattable!

Comment ça marche?
Nouveau
Si le fichier est volumineux, l'affichage peut échouer. Vous pouvez obtenir le fichier directement en cliquant sur le bouton "Télécharger".


footer.description

Le Moteur de recherche des thèses, mémoires et rapports soutenus en Algérie

Doctorat - Magister - Master - Ingéniorat - Licence - PFE - Articles - Rapports


©2025 Thèses-Algérie - Tous Droits Réservés
Powered by Abysoft