William Zhou 问答专帖

望岳

求教：关于DOE在电动汽车电池系统中的应用，【原帖在本论坛网址：http://www.jmpforum.net/forum.ph ... &page=1#pid4245】

目前网上有这样一篇文章《Tesla的新纪元：数据分析+创新研发》，里边讲到：
     “TESLA经过反复对比和研究，最终采用了来自JMP的高级DOE平台及数据分析套件。通过JMP提供的高级实验设计、数据分析套件及数据挖掘方法，Tesla成功解决了电池温度与快速充电问题，并且成功实现对每个单个电池的温度与工作环境监控，成功解决了电动车界几大难题：1、高效能充电；2、高效能放电；3、电池工作安全且可靠；4、电池容量的突破”。
     因为我以前做的DOE大部分是参数优化、多因子分析等，模型比较简单，所以对TESLA所做的电池系统DOE模型没有思路，只是大概感觉他们采用的可能是针对连接方式、排布结构的多因子、多响应的定制设计，但是我以前做的都是关于配方、工艺条件等DOE，对于做结构方面的DOE，思维就比较受限制。
大家有这方面经验吗？希望能够提供一些这方面的相关案例或是分析思路。

Tesla文章的网址http://www.vsharing.com/k/BI/2014-3/695665_3.html
参考：“第二件事情就是电压控制和温度控制。电池越小，可以测量的分辨率就越高，控制就越容易精确。当然这个时候有人自然会问：7000个电池太多太复杂了吧?怎么控制呢?但是在网络控制领域，一个简单程序就能通过router控制上万台甚至几百万台服务器，而Marc更是这个领域的技术专家并且成功的卖过一个公司。因此，在底特律传统车商不熟悉的领域，Tesla的团队抓住了电池问题的关键，利用自己的聪明才智解决了这个问题。我第一次见到Marc的时候就急不可耐的问：大哥，您那些串并联的数字，69并联99串联11并联是怎么得来的啊?Marc大叔摸了摸自己在海滩上游泳时被太阳晒得通红的光头，淡淡的道：DOE (design of experiment)。我一口鲜血差点就喷了出来。搞工程的人对这个概念应该都很熟悉，就是穷举所有的可能数字排列组合，然后选取其中一部分组合进行仿真和实测，比较输出的结果。6831个电池，无穷无尽的DOE，他们做了一年的时间。”