在储存能源领域,锂硫电池因具有高的理论比容量(1675m Ah.g-1)及理论能量密度(2600Wh.kg-1),已经成为一种最有潜力的储能设备,然而单质硫和硫化物导电性低,反应过程中硫的脱/嵌锂体积变化大,多硫化锂的“穿梭效应”等问题,严重影响了锂硫电池的商业化进程。目前纳米多孔碳结构材料因其优越的载硫和固硫性能,并且可以弥补硫本身低导电性造成的电池容量衰减速率快的问题,已经成为锂硫电池正极与隔膜的研究热点。本文基于多孔碳锂硫电池的研究基础,根据相关实验及文献获取了大量相关实验数据,并总结出对多孔碳锂硫电池初始放电比容量有一定影响的因素,运用相关统计方法及神经网络,建立彼此之间的数学模型,并运用数学模型进行仿真模拟,为多孔碳锂硫电池的实验研究提供一定的理论指导。第一章,结合目前多孔碳锂硫电池的发展现状提出了本文所要解决的问题,明确研究目的与意义,并对国内外的研究方法和方向进行梳理,最终阐明了本文的研究内容及研究思路。第二章,主要运用Kruskal-Wallis检验法分别对初始放电比容量所有影响因素及其交叉项进行检验筛选,以P(28)05.0为检验标准。最终筛选出对初始放电比容量有显著影响的因素。第三章,主要采用多元加法回归方法对显著影响因素进行分析拟合,建立初始放电比容量与其显著影响因素的统计数学模型。通过模拟预测,平均绝对误差率为11.02%,表明多元加法回归模型能较好拟合因变量与自变量的关系。并以多元非线性为代表,与此模型进行比较,分析了传统统计模型与多元加法回归模型的优劣性。这将对多孔碳物理结构参数、测试条件设计提供一定的理论指导。第四章,为了检验多元加法回归模型预测是否精准,本章采用RBF网络、GRNN网络两种神经网络建立初始放电比容量与其显著性影响因素之间的数学模型,平均绝对误差率分别为11.52%、10.44%。与多元加法回归模型的11.02%进行比较,三种模型的预测结果相差甚微,验证了多元加法回归模型的可靠性。第五章,主要根据多元加法回归模型进行仿真模拟,为得出的仿真结果更贴近实际,首先构建约束条件及仿真数据,然后进行模拟仿真。以初始放电比容量越大越好的标准,得到了50组最优的仿真实验数据,为多孔碳锂硫电池的相关实验提供参考。第六章,对本文全部的研究成果进行了总结,并基于本文研究成果及一些不足,对下一步的研究工作进行了讨论与展望。