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DigiCell · BATTERY MATERIAL CHARACTERISATION AND DIGITAL TWINS FOR CELL TO PACK PERFORMANCE IN AGILE MANUFACTURING PILOT LINES AND AUTOMOTIVE FIELD
cordis:101135486BATTERY MATERIAL CHARACTERISATION AND DIGITAL TWINS FOR CELL TO PACK PERFORMANCE IN AGILE MANUFACTURING PILOT LINES AND AUTOMOTIVE FIELD
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:101135486:36311e1272d3462b15b2f9b9Beziehunghas_observed_output
→Forschungsoutput3D Resolved Computational Modeling to Simulate the Electrolyte Wetting of a Lithium‐Ion Battery Cell with 18650 Format
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→ForschungsoutputReconstruction of Electrochemical Impedance Spectroscopy from Time-Domain Pulses of a 3.7 kWh Lithium-Ion Battery Module
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→ForschungsoutputAssessing Mesoscale Heterogeneities in Hard Carbon Electrodes Through Deep Learning‐Assisted FIB‐SEM Characterization, Manufacturing and Electrochemical Modeling
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→ForschungsoutputPhysics-Assisted Machine Learning for the Simulation of the Slurry Drying in the Manufacturing Process of Battery Electrodes: A Hybrid Time-Dependent VGG16-DEM Model
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→ForschungsoutputApplication of the CHADA Workflow (CWA 17815:2025) for High-Speed Nanoindentation Mapping on Battery Cathodes
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→ForschungsoutputDigital Correlation Analysis and Optimization of Microporous Layer Through a Machine Learning Workflow for PEMFC Applications
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→ForschungsoutputRevealing new depths of information with indentation mapping of microstructures
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→ForschungsoutputTransfer learning assessment of small datasets relating manufacturing parameters with electrochemical energy cell component properties
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→ForschungsoutputKnowledge organisation and intelligent R&D for chemicals and materials industries – A workshop report
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→ForschungsoutputA microstructure-resolved model of sodium-ion battery hard carbon electrodes
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→ForschungsoutputModern strategies in classical fields of nanoindentation: Semiconductors, ceramics, and thin films
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Quelle öffnen ↗edge:project-output:101135486:ea09e302ff0585bcd3949ddaBeziehunghas_observed_output
→ForschungsoutputA low complexity physics-based aging model for lithium ion cells with solid electrolyte interphase and lithium plating side-reactions
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Quelle öffnen ↗claim:funding:101135486:925674202Beziehungparticipates_in
→AkteurISC INTERNATIONAL STANDARDS CONSULTING GMBH & CO. KG
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→AkteurEURICE EUROPEAN RESEARCH AND PROJECT OFFICE GMBH
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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
- DigiCell
- Code
- 101135486
- End Date
- 2026-12-31
- Framework Programme
- HORIZON
- Funding
- Currency: EUR · German Net Eu Contribution Cents: 60437500 · Participant Edge Count: 2 · Status: linked
- Knowledge Flow
- Citing Country Count: 39 · Citing Institution Count: 170 · Distinct Citing Work Count: 81 · First Observed Citation Date: 2025-01-01 · Last Observed Citation Date: 2026-07-29 · Observed Citation Edge Count: 89 · Status: full_input_observation
- Research
- Citation Data Output Count: 26 · Cited Output Count: 13 · First Publication Date: 2024-05-29 · Last Publication Date: 2026-02-27 · Open Access Output Count: 25 · Output Count: 26 · Status: linked · Total Citations: 60
- Start Date
- 2024-01-01
Prüf die Quellstände
Ein Quellstand beschreibt, was zum Abrufzeitpunkt verfügbar war. Korrekturen und spätere Veröffentlichungen können künftige Beobachtungen verändern.
german-ai-innovation-pathcordis:101135486 · cordis_project_id
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:36311e1272d3462b15b2f9b9 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:4003206b26ec224ad3d37a46 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:496ded6fd122f71d4393eef9 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:54a297c5fb6eeca2edfa74a1 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:5e2d3d383a04c08af9cc4ee0 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:66e6eebc78445521b88f975b · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:68accfe11ab6c60afcd23bd0 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:82f766df7dc182feaca11584 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:85eb4fb44bc82f8f6685cf7d · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:ad7e602125e76caa6932fdff · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:d5a4d8e9ed81a89a5c47abd1 · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-research-to-transfer-index101135486:output:ea09e302ff0585bcd3949dda · cordis_project_code
↗Originalquelle öffnengerman-ai-innovation-pathcordis:101135486:participant:925674202 · cordis_project_code_and_participant_pic
↗Originalquelle öffnengerman-ai-innovation-pathcordis:101135486:participant:999778419 · cordis_project_code_and_participant_pic
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