Forschung

In unserer Forschung beschäftigen wir uns mit neuen Methoden für für die Zustandsschätzung und Prädiktion des Systemverhaltens als Grundlage für die Entwicklung moderner Batteriemanagementsysteme. Dabei werden schwerpunkmäßig Phänomene im Zusammenhang mit Batteriealterung, Sicherheit und neuen Materialien betrachtet.

Die elektrochemischen, chemischen und mechanischen Prozesse, welche im Betrieb von Batterien ablaufen, können häufig nicht getrennt voneinander oder nur begrenzt auf eine Größenskala betrachtet werden. Das gilt insbesondere in Bezug auf Degradation und Stoffwandlungsprozesse, bei denen es zu signifikanten strukturellen Änderungen kommt, und führt in vielen vielversprechenden Materialsystemen, wie etwa in Lithium-Schwefel-Batterien oder in Lithium-Metall-Elektroden, zu einem komplexen Systemverhalten. In unserer Forschung untersuchen wir systematisch die Eigenschaften solcher Systeme, um adäquate Methoden für eine Zustandsbestimmung und Prädiktion des Systemverhaltens zu finden.

Im Rahmen der Forschung werden Methoden entwickelt, optimiert und getestet. Es werden dabei vornehmlich computergestützte Methoden und neue experimentelle Ansätze betrachtet. Die wesentlichen methodischen Schwerpunkte sind:

• Multiskalensimulation
• Maschinelles Lernen
• Dynamische Charakterisierungsmethoden

Die Forschung ist im Rahmen des Bayerischen Zentrums für Batterietechnik (Baybatt) in ein interdisziplinäres Forschungsumfeld eingebettet und fungiert hier auch als Schnittstelle zwischen der Materialentwicklung, Grundlagenforschung der elektrochemischen, chemischen und physikalischen Prozesse und der elektrischen Systemintegration.