Validatie van interpretaties door rijhulpsystemen

V-Tron onderzoekt de haalbaarheid van softwarematige validatie van rijhulpsystemen om de betrouwbaarheid en verkeersveiligheid van autonome voertuigen te verbeteren.

Subsidie
€ 20.000
2020

Projectdetails

Inleiding

Circular Energy Solutions (CES) en Squadra Machine Learning Company gaan in dit project een proces opzetten om het testen van 2nd life batterijcellen en het bouwen van 2nd life battery packs significant te verkorten. Met de huidige kennis voor het hergebruiken van batterijcellen zijn reeds technische oplossingen beschikbaar. Deze oplossingen zijn echter niet schaalbaar en eisen veel handmatig werk, waardoor dit tijdrovend is. Hierdoor is hergebruik van batterijcellen niet kostenrendabel en is voor het samenstellen van een betrouwbaar 2nd life batterypack veel maatwerk en tijd nodig.

Doelstelling

Om dit proces te versnellen hebben de partners de doelstelling om een data-based recyclingproces te ontwikkelen voor 2nd life batterijcellen waarin predictive data analytics wordt toegepast. Hiermee kan worden voorspeld welke batterijcellen herbruikbaar zijn en welke samenstelling en dimensionering battery packs dienen te krijgen. Met dit proces zijn de partners in staat sneller en betere (levensduur, betrouwbaarheid en vermogen) battery packs samen te stellen.

Uitdagingen

Uitdagingen bevinden zich op de volgende gebieden:

  • Gedrag individuele batterijcellen
  • Karakterisering batterijdata
  • Simulatie en voorspelling
  • Gedrag en samenstelling batterypack

Kennis en ervaring

De kennis en ervaring van partners is noodzakelijk om tot een versneld proces te komen voor de toepassing voor het fabriceren van 2nd life battery packs.

Versneld meetproces

De ontwikkeling van een significant versneld meetproces maakt het mogelijk om 2nd life batterijcellen duidelijk te kwalificeren, beoordelen op bruikbaarheid en in te zetten voor een 2nd life toepassing. Deze toepassing richt zich op mobiele 2nd life battery packs die ter vervanging of ondersteuning van dieselgeneratoren gaan dienen. Hiermee wordt een duurzame rol ingenomen op het bieden van (duurzame) elektriciteit op plaatsen waar deze niet voorhanden is.

Resultaten

Dit project resulteert in:

  • Inzicht in parameters en de onderlinge relaties hiertussen waarmee batterijcellen geselecteerd kunnen worden
  • Inzicht in de impact die bepaalde type parameters in batterijcellen hebben op de performance van een batterypack
  • Een versnelde SoH meetprocedure op basis van machine learning
  • Een gevalideerd predictive analytics data platform voor sortering van 2nd life batterijcellen en het configureren en dimensioneren van battery packs
  • Een prototype proces voor de recycling van 2nd life batterijcellen

Financiële details & Tijdlijn

Financiële details

Subsidiebedrag€ 20.000

Tijdlijn

StartdatumOnbekend
EinddatumOnbekend
Subsidiejaar2020

Partners & Locaties

Projectpartners

  • V-Tronpenvoerder

Land(en)

Netherlands

Vergelijkbare projecten binnen MIT Haalbaarheid

MIT Haalbaarheid

Haalbaarheidsstudie: Circulaire Geurkaars

RUIK onderzoekt de haalbaarheid van een hervulbare geurkaarshouder van gerecycled plastic, die duurzaam is en door de brievenbus past, om de impact van geurkaarsen te verminderen.

€ 20.000
MIT Haalbaarheid

WAYBREED HAALBAARHEIDSONDERZOEK NAAR SLIMME CLEAN-COOK KACHEL MET IoT-MOGELIJKHEDEN

Het project onderzoekt de haalbaarheid van het ontwerpen en produceren van slimme, duurzame clean-cook-fornuizen met IoT-mogelijkheden, gebruikmakend van moeilijk te recyclen afvalmaterialen.

€ 20.000
MIT Haalbaarheid

Haalbaarheidsonderzoek slimme en energie-efficiënte modulaire rollenbanen voor pallets

PMBK Engineering onderzoekt de haalbaarheid van een energiezuinige rollerbaanmodule die kinetische energie benut, om inefficiëntie en handmatige palletverplaatsing te verminderen.

€ 20.000
MIT Haalbaarheid

Unikee

MQD BV onderzoekt een tokenomics-oplossing voor NFT-transacties om de traceerbaarheid van producten te verbeteren en namaak en illegale wederverkoop te bestrijden.

€ 20.000

Vergelijkbare projecten uit andere regelingen

MIT R&D Samenwerking

Ontwikkeling Car Body Inspector

Het project ontwikkelt een "Car Body Inspector" die voertuigen in 10 seconden objectief op schade inspecteert, wat leidt tot tijdswinst, kostenreductie en verhoogde veiligheid.

€ 194.408
MIT R&D Samenwerking

Trip Buddy

Trip Buddy is een innovatieve rijgedrag analyse tool die gedetailleerde data en persoonlijke feedback biedt om verkeersveiligheid te verbeteren en chauffeurs effectiever te coachen.

€ 112.007