一种固态电解质材料、电解质、锂电池及其制备方法

    公开(公告)号:CN107516744B

    公开(公告)日:2020-03-10

    申请号:CN201610431034.5

    申请日:2016-06-16

    摘要: 本发明公开了一种固态电解质材料、电解质、锂电池及其制备方法,所述电解质材料包括内核和包覆层,所述内核为碳基导体材料,所述包覆层包覆在所述内核表面,所述包覆层为无机陶瓷类材料。本发明提供的电解质材料具有包覆层,屏蔽了碳基导体材料的导电子特性,将碳基导体材料引入到固态电解质材料中,提高了固态电解质的离子迁移率,限制了锂枝晶的产生,增加电解质在空气中的稳定性。

    制备负极材料的方法、负极材料、负极极片和锂离子电池

    公开(公告)号:CN108063221A

    公开(公告)日:2018-05-22

    申请号:CN201710328726.1

    申请日:2017-05-11

    发明人: 李慧 雷丹 夏圣安

    摘要: 本申请提供了一种制备负极材料的方法、负极材料、负极极片和锂离子电池。该制备负极材料的方法包括:将内核材料与含有杂元素的聚合物或含有杂元素的离子液体混合并加热;将该包覆有含有杂元素的聚合物或含有杂元素的离子液体的内核材料与功能化石墨烯混合并加热;将该功能化石墨烯、该含有杂元素的聚合物或含有杂元素的离子液体以及该内核材料进行烧结处理,获得通过掺杂碳将石墨烯固定包覆在该内核材料表面的该负极材料。本申请提供的制备负极材料的方法,通过掺杂碳固定石墨烯的方式得到掺杂碳固定石墨烯包覆内核材料的负极材料,可以使石墨烯稳定的固定在内核材料表面上,避免了石墨烯的团聚。

    一种固态电解质材料、电解质、锂电池及其制备方法

    公开(公告)号:CN107516744A

    公开(公告)日:2017-12-26

    申请号:CN201610431034.5

    申请日:2016-06-16

    摘要: 本发明公开了一种固态电解质材料、电解质、锂电池及其制备方法,所述电解质材料包括内核和包覆层,所述内核为碳基导体材料,所述包覆层包覆在所述内核表面,所述包覆层为无机陶瓷类材料。本发明提供的电解质材料具有包覆层,屏蔽了碳基导体材料的导电子特性,将碳基导体材料引入到固态电解质材料中,提高了固态电解质的离子迁移率,限制了锂枝晶的产生,增加电解质在空气中的稳定性。

    用于电动汽车的封装结构、电机控制器及电动汽车

    公开(公告)号:CN117542803A

    公开(公告)日:2024-02-09

    申请号:CN202311329188.X

    申请日:2021-04-23

    摘要: 本申请提供了一种用于电动汽车的封装结构,封装结构包括散热器、多个电子元件、封装外壳和第一端子、第二端子、第三端子和多个第四端子,封装外壳用于将所述多个电子元件和散热器封装成一个整体结构;封装外壳包括相对的一个侧面与另一个侧面,第一端子、所述第二端子、第三端子和多个第四端子的一部分露出于封装外壳,第一端子的露出部分和第二端子的露出部分位于一个侧面,第三端子的露出部分和每个第四端子的露出部分位于另一个侧面,多个第四端子的露出部分按对称数量分列于所述第三端子的露出部分的两侧。该封装结构具有优良的散热性能,能够满足电机控制器等会产生高热流密度的电子发热元件的散热需求。

    一种充电的方法及终端
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN113131565A

    公开(公告)日:2021-07-16

    申请号:CN202110294496.8

    申请日:2016-06-01

    IPC分类号: H02J7/00 H01M10/44

    摘要: 本发明提供了一种充电的方法及终端。所述方法包括:当检测到终端与充电器建立连接时,获取充电参考信息,所述充电参考信息包括所述终端的当前时间点或所述终端的当前位置;根据所述充电参考信息判断所述终端与所述充电器是否存在长时间连接;当判断所述终端与所述充电器存在长时间连接时,确定所述终端的充电方案;根据所述充电方案进行充电。该技术方案可有效识别出用户的充电需求,按需实现充电,在提升用户体验的同时又避免频繁的快充带来的电池寿命降低的问题。

    一种充电的方法及终端
    10.
    发明授权

    公开(公告)号:CN109690900B

    公开(公告)日:2021-03-23

    申请号:CN201680086263.6

    申请日:2016-06-01

    IPC分类号: H02J7/04

    摘要: 一种充电的方法及终端(10、30)。所述方法包括:该终端(10、30)能够利用机器学习算法对历史数据进行自学习以建立用户习惯模型,将当前时间点和该用户使用习惯模型匹配可以确定用户当前的充电意图,进而根据充电意图确定充电模式。可有效识别出用户的充电需求,按需实现充电,在提升用户体验的同时又避免频繁的快充带来的电池寿命降低的问题。