振实密度预测方法、模型及其建立方法、系统、设备和存储介质

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振实密度预测方法、模型及其建立方法、系统、设备和存储介质
申请号:CN202510820742
申请日期:2025-06-18
公开号:CN120764328A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种振实密度预测方法、模型及其建立方法、系统、设备和存储介质。所述振实密度预测模型的建立方法包括以下步骤:S1、数据收集与处理:收集材料的若干组实际粒径分布参数和对应的实际振实密度,得到实际数据集;设置若干组仿真粒径分布参数,通过仿真软件模拟材料的堆积过程生成对应的仿真振实密度,得到仿真数据集;将实际数据集和仿真数据集合并,预处理,得到总数据集;S2、训练模型:将总数据集划分为训练集和验证集,采用机器学习模型建立粒径分布参数与振实密度之间的预测模型。本发明中的预测方法可以基于粒径分布预测振实密度,从而筛选粒径分布方案,指导负极材料的制备工艺,成本较低。
技术关键词
密度预测方法 BP神经网络模型 仿真数据 XGBoost模型 机器学习模型 仿真软件 参数 预测系统 预测误差 石墨负极材料 数据输入模块 梯度下降法 样本 处理器 网络结构 输出模块
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