An Exergoeconomic Analysis of Hybrid Electric Vehicle Thermal Management Systems
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, exergy analysis of a hybrid electric vehicle thermal management system (TMS) is initially investigated in order to find the areas of inefficiencies and exergy destruction within each system component. In the analysis, advanced exergy modeling is utilized to study both endogenous/exogenous and avoidable/unavoidable exergy destructions for each component of the system and further understand the interactions among the TMS components and determine the underlying reasons behind the exergy destructions. Moreover, this approach is also used to enhance exergoeconomic analyses by calculating the endogenous/exogenous and avoidable/unavoidable portion of the investment and exergy destruction costs (so-called advanced exergoeconomic analysis) in order to improve the cost effectiveness of the system and provide information on how much of the cost can be avoided for each component. Based on the analysis, it is determined that exogenous exergy destruction is small but significant portion of the total exergy destruction in each component (up to 40%, in the chiller and thermal expansion valves) and that large portion of the exergy destruction within the components (up to 70%, in the compressor) could be potentially avoided. Moreover, it is determined that electric battery, compressor, and chiller are dominated by investment cost, whereas the condenser and evaporator are dominated by the cost of exergy destruction in the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».