一、岗位地图：做什么、用什么、交付什么
| 赛道 | 日常工作 | 关键技能 | 常用工具 | 交付物/KPI |
|---|---|---|---|---|
| 电化学 R&D/测试 | 组装半/全电池，EIS/恒电流循环，HPPC，参数辨识与老化实验（日历/循环） | Butler–Volmer、Fick 扩散、等效电路（ECM）、DOE 统计 | 电池柜/循环仪、EIS（Bio-Logic/Gamry 等）、Python（NumPy/pandas）、PyBaMM/Matlab | OCV-SOC 曲线、参数地图 R0/Rct/τ vs SOC/T、容量保持率/内阻增长曲线 |
| 热管理（热-电耦合） | 单体/模组热源建模、模块/冷板/风道设计、热逃逸/蔓延评估 | 传热三大模式、Bernardi 热源、dOCV/dT、CFD | COMSOL/ANSYS/STAR-CCM+、Fluent/Icepak、红外热像、热箱 | ΔT 降低、热均匀性提升、冷却功耗降低、仿真与实测偏差 ≤X% |
| BMS 算法/验证 | SOC/SOH 估算、故障诊断、均衡策略、充电控制，HIL/台架验证 | 状态估计（EKF/UKF/粒子滤波）、系统辨识、信号处理、控制 | Matlab/Simulink/Stateflow、Python、C/C++、HIL（NI/dSPACE） | SOC 误差/漂移<指定阈值，RUL 误差，均衡效率，误报/漏报率 |
二、技能映射：把“物理肌肉”翻译成“岗位语言”
传输现象 → 电化学/热模型：由 Fick 扩散、迁移与对流到多孔电极理论、P2D（DFN）模型、Bernardi 热源。
动力学与统计 → 参数辨识：Tafel/Butler–Volmer、Arrhenius、极化分解；DOE 设计、回归与置信区间。
实验物理 → 电池测试 SOP：CR2032 纽扣电池装配、成化、EIS/HPPC 流程、温控与安全。
数值计算/HPC → 仿真加速：网格/收敛/稳定性、并行化；必要时用 C++/CUDA 重写瓶颈算子。
信号处理/控制 → BMS：去噪/特征、OCV-Hysteresis、双 EKF/自适应参数、故障模式检测。
三、作品集模板：可直接起盘的 6 个项目（含指标）
每个项目都需给出：问题→方法→实现→验证→业务指标，并提供可运行仓库与1 页报告图（误差/速度/成本）。
- EIS→等效电路辨识（Randles/双层+Warburg）
- 做什么：在多个 SOC/温度点采 EIS，拟合 R0、Rct、Cdl、σ。
- 交付：参数-SOC/T 热力图 + ECM 仿真 vs 实测 Bode/Nyquist；HPPC 预测 RMSE < X%。
- 工具：Python（lmfit/pyimpspec 可替代）、PyBaMM/Simulink。
- OCV-SOC 标定 + ECM 地图
- 做什么：静置法/阶跃法获取 OCV-SOC，建立 R0、τ、β 随 SOC/T 的插值表。
- 交付：SOC 估计 MAPE ≤1–2%（UDDS/WLTP 工况），漂移 ≤Y%/h；参数表与仿真模型。
- 热-电耦合：单体→模组 ΔT 降低设计
- 做什么：基于 I·(V–OCV) + T·dOCV/dT 估算热源，构建 1D/3D 热模型，设计冷板/风道。
- 交付：最大温差 ΔT ≤3–5℃、冷却功耗下降 ≥X%；实测热像对标误差曲线。
- 工具：COMSOL/ANSYS + Python 后处理。
- SOC/SOH 估算器（EKF/UKF + 在线参数）
- 做什么：双 EKF（状态+参数）或 UKF，支持温度补偿与端电压饱和处理。
- 交付：SOC MAPE、SOH（容量/内阻）误差、收敛时间；工况覆盖与鲁棒性测试。
- 老化建模：日历 vs 循环（Arrhenius + √t/功率律）
- 做什么：多温度×SOC 存储 + 多 C-rate 循环，拟合 Q_loss、R_increase。
- 交付：RUL 预测误差、激励-损伤曲线、使用窗口建议。
- 充电策略优化（CC-CV/脉冲/分段恒流）
- 做什么：以热/极化/寿命为约束，优化充电时间与可接受温升。
- 交付：充电时长 ↓X% 且温升/阻抗劣化不超阈值；策略对比图与实验复现。
四、工具链与数据标准（新人最常被问）
- 测试设备：电池循环仪（Arbin/Maccor/NEWARE 等）、EIS 仪（Bio-Logic/Gamry）、热箱/热像、热电偶/DAQ、ARC/DSC（如涉及热安全）。
- 建模与仿真：PyBaMM（DFN/ECM 快速上手）、Matlab/Simulink、COMSOL、ANSYS Fluent/Icepak、STAR-CCM+、OpenFOAM。
- 数据与管线：CSV/Parquet + 元数据（温度、SOC、老化循环号、配方批次）；脚本化生成 SOC/温度分箱、HPPC 列表与 EIS 清洗；保存版本与随机种子，确保可复现。
- 工程化：Git/pytest、MLflow/DVC、Docker；高算力时用 numba/CUDA 做热点加速。
