电池技术作为能源领域的关键支撑，正面临着多学科交叉融合带来的重大变革与严峻挑战。传统建模手段在处理电池系统内部复杂多变的多物理场耦合问题时暴露出诸多局限。例如，电池热管理仅依靠传热学理论难以精确描述其复杂热行为，电极材料的力学稳定性分析也离不开电化学与力学的交叉探讨。与此同时，人工智能（AI）技术正加速渗透到电池研发各环节，从电池性能预测到寿命评估，从结构优化到充电策略制定，AI 凭借其强大的数据挖掘与分析能力，正重塑电池技术的研发范式。
国际趋势方面，Nature、JES 等顶尖学术期刊持续聚焦“多物理场耦合”、“AI+电池”等交叉研究前沿，COMSOL 与 AI 技术融合驱动的电池建模与仿真创新研究正成为全球热点。由知名学者领衔的科研团队不断在多物理场耦合机理剖析、智能化电池管理系统开发等方面取得突破性成果，推动着电池技术向更高能量密度、更长循环寿命、更高安全性等目标加速迈进。
目录 主要内容
基于COMSOL的锂离子电池电化学建模与仿真 1.电化学多物理场耦合模型基本理论
(1)电化学基本模型
(2)电化学-热两场耦合模型
(3)电化学-热-力-副反应耦合模型
2.COMSOL中电化学模型建模实操
(1)电化学模型（锂离子电池模块）的建模
(2)放电现象结果可视化
3.COMSOL中电化学-热耦合模型建模实操
(1)电化学-热（传热模块）模型的建模
(2)产热现象结果可视化
4.COMSOL中锂离子电池容量衰减仿真实操
(1)在COMSOL中实现副反应过程的耦合计算
(2)循环过程中容量衰减的结果可视化
人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合 1.人工智能与多物理场耦合电化学模型的融合基础
(1)人工智能、传统机器学习、深度机器学习的基本概念
(2)机器学习算法简介
(3)COMSOL与人工智能的结合方法简介
2.COMSOL与PyCharm软件（Python）结合使用实操
(1)通过COMSOL进行后处理，并导出数据
(2)训练神经网络模型，并进行验证
3.基于COMSOL仿真数据与人工智能的电池性能预测案例实操
(1)利用PyCharm对COMSOL导出数据进行可视化分析
(2)训练神经网络模型，并进行验证
4.锂电池设计（结构和参数）优化案例实操
(1)对COMSOL导出数据进行预处理，并训练机器学习代理模型和验证
(2)通过优化算法和代理模型进行优化设计