Numerical Modeling of Submodule Heat Transfer With Phase Change Material for Thermal Management of Electric Vehicle Battery Packs
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, passive thermal management of an electric vehicle (EV) battery pack with phase change material (PCM) is studied numerically. When the temperature in the cells increases, and consequently in the submodule also, the heat is absorbed through melting of the cooling jacket which surrounds the cells. This, in turn, creates cooling effects in the cell and the battery pack. A finite volume based numerical model is used for the numerical simulations. The effects of different operating conditions are compared for the submodule with and without the PCM. The present results show that a more uniform temperature distribution is obtained when the PCM is employed which is in agreement with past literature and experimental data. The results also imply that the effect of PCM on cell temperature is more pronounced when the cooling system operates under transient conditions. The required time to reach the quasi-steady state temperature is less than 3 h, and it strongly depends on the heat generation rate in the cell. The maximum temperature of the system decreases from 310.9 K to 303.1 K by employing the PCM and the difference between the maximum and minimum temperatures in the submodule decreases in this way. The temperature differences are 0.17 K, 0.68 K, 5.80 K, and 13.33 K for volumetric heat generation rates of 6.885, 22.8, 63.97, and 200 kW/m3, respectively.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».