Surrogate modeling of slot-die coating manifold for lithium-ion battery manufacturing using mode extraction methods

저자

Sung Hyun Ju, Kyengmin Min, DongWoo Kim, 남재욱 (Jaewook Nam), 이종민 (Jong Min Lee)

연구주제

Model Reduction and Neural Networks · Advanced Multi-Objective Optimization Algorithms · Machine Learning in Materials Science

NTIS 과학기술표준분류

가장 가까운 분류(전기/전자 > 전지 > 이차전지)가 화학·화공 범위 밖이다. 배정 근거: AI 키워드가 잡은 NTIS 과제의 분류.

AI 연구 키워드·방법

배터리 제조 die manifold 리튬이온전지 제조 슬롯 다이 코팅 대리 모델

proper orthogonal decomposition surrogate modeling

키워드 (OpenAlex)

slot-die coating lithium-ion battery manufacturing surrogate models proper orthogonal decomposition slurry flow viscosity changes model reduction Gaussian process regression

초록

이 논문을 지원한 국가R&D 과제 (NTIS 성과)

NTIS 성과DB(2020–24)에서 DOI 매칭 없음