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ENERGETIC · NEXT GENERATION BATTERY MANAGEMENT SYSTEM BASED ON DATA RICH DIGITAL TWIN
cordis:101103667NEXT GENERATION BATTERY MANAGEMENT SYSTEM BASED ON DATA RICH DIGITAL TWIN
Identität reicht nur so weit wie die veröffentlichte stabile Kennung oder ausdrückliche Zuordnung. Ähnliche Namen werden nicht zusammengeführt. Fehlende Verbindungen bedeuten: in den begrenzten Quellen nicht beobachtet – nicht in Wirklichkeit abwesend.
Identität ≠ Namensähnlichkeit · Kante ≠ KausalitätJede direkte Verbindung mit ihrem Beleg
Beziehungsbezeichnung und Evidenzklasse beschreiben die gesamte Aussage. Prüf den Quellbeleg, bevor du eine weitergehende Schlussfolgerung ziehst.
edge:project-output:101103667:004e10f86bfa1bf2da69ea21Beziehunghas_observed_output
→ForschungsoutputDual-model approach for one-shot lithium-ion battery state of health sequence prediction
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Quelle öffnen ↗edge:project-output:101103667:0cb0f9b7232034cd264a71e9Beziehunghas_observed_output
→ForschungsoutputHysteresis in Sodium-ion Batteries: Temperature and Relaxation Time Effects
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Quelle öffnen ↗edge:project-output:101103667:1035c9d198b6155ef0e1f26fBeziehunghas_observed_output
→ForschungsoutputOntology of the battery domain integrating the BMS definition and the concept of failures and maintenance
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Quelle öffnen ↗edge:project-output:101103667:130031f3eaadcba81090c285Beziehunghas_observed_output
→ForschungsoutputData-driven strategy for state of health prediction and anomaly detection in lithium-ion batteries
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Quelle öffnen ↗edge:project-output:101103667:1a35f8c48f27f3cbbc54298bBeziehunghas_observed_output
→ForschungsoutputUltrasonic velocity as an improved ultrasound state-of-charge prediction method that compensates for cell thickness change
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Quelle öffnen ↗edge:project-output:101103667:21230f4eb44a94f749685a11Beziehunghas_observed_output
→ForschungsoutputD7.1 Plan and Strategy for Dissemination and Communication Activities
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Quelle öffnen ↗edge:project-output:101103667:3b038c634c62f42235ea1714Beziehunghas_observed_output
→ForschungsoutputBenchmark of multiphysics models of battery systems including cooling
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→ForschungsoutputDesign of an Alternative Hardware Abstraction Layer for Embedded Systems with Time-Controlled Hardware Access
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→ForschungsoutputSensor-less estimation of battery temperature through impedance-based diagnostics and application of DRT
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→ForschungsoutputOntoSoC: An ontology-based approach to battery pack SoC estimation
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→ForschungsoutputAccurate Recommendation of EV Charging Stations Driven by Availability Status Prediction
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→ForschungsoutputToward Anomaly Representation in Lithium-Ion Batteries: An Ontology-Based Approach
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→ForschungsoutputAI-enabled thermal monitoring of commercial (PHEV) Li-ion pouch cells with Feature-Adapted Unsupervised Anomaly Detection
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→ForschungsoutputParameter Estimation for a Generic Na-ion Battery Model Using The Curve Fitting Approach
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→ForschungsoutputDigital Battery Passport as an Enabler of Environmental Impact Assessment in Electric Vehicle Applications
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Quelle öffnen ↗claim:funding:101103667:997543927Beziehungparticipates_in
→AkteurHOCHSCHULE KARLSRUHE
cordis_project_code_and_participant_pic
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Quelle öffnen ↗Felder, die an dieser Identität bleiben
Attribute sind beschreibende Quellfelder. Sie erzeugen keine datensatzübergreifende Identität, solange eine Kante diesen Join nicht ausdrücklich ausweist.
- Acronym
- ENERGETIC
- Code
- 101103667
- End Date
- 2026-08-31
- Framework Programme
- HORIZON
- Funding
- Currency: EUR · German Net Eu Contribution Cents: 33176500 · Participant Edge Count: 1 · Status: linked
- Research
- Citation Data Output Count: 26 · Cited Output Count: 9 · First Publication Date: 2023-01-01 · Last Publication Date: 2026-05-01 · Open Access Output Count: 24 · Output Count: 26 · Status: linked · Total Citations: 48
- Start Date
- 2023-06-01
Prüf die Quellstände
Ein Quellstand beschreibt, was zum Abrufzeitpunkt verfügbar war. Korrekturen und spätere Veröffentlichungen können künftige Beobachtungen verändern.
german-ai-innovation-pathcordis:101103667 · cordis_project_id
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101103667:output:004e10f86bfa1bf2da69ea21 · cordis_project_code
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↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101103667:output:130031f3eaadcba81090c285 · cordis_project_code
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↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101103667:output:4712c4c452df949499141c5a · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101103667:output:4724ca0e1bfe5ebfa00d5fc9 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101103667:output:554fb8440cad99294f71731c · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101103667:output:6cf38418b1f1594be30e5d20 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101103667:output:6d7596f238a0b75e6535b6c9 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101103667:output:729ad5ba063b269d6e5988ff · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101103667:output:91c138c4d92e1d1ef09b8d9b · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101103667:output:96de3c021e8d3b3c4ad09130 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-innovation-pathcordis:101103667:participant:997543927 · cordis_project_code_and_participant_pic
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