1. 电池组热管理

展示了如何为热管理任务建模一个汽车电池组。

2. 整车热管理

*展示了BEV全车热管理和详细的电池模型。

3.从模块设计到完整包装的工作流程

*演示了从详细的电池模块设计的工作流程到一个实时的包装工厂模型

4. 电池电量状态估计管理系统

*展示如何使用卡尔曼滤波器(EKF)和预测电池的电荷状态。

5. 基于神经网络的电池温度估计

*演示如何使用神经网络消除电池组中的传感器。

演示了为神经网络生成训练数据的工作流程，训练网络，验证它并用于时间序列预测，以及为硬件部署生成代码。