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Enregistrement W2336540260 · doi:10.1109/tec.2016.2553700

Thermal Management of a Hybrid Electric Vehicle in Cold Weather

2016· article· en· W2336540260 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensHydrogenics (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésBattery (electricity)Automotive engineeringElectric vehicleBattery packEnergy managementComputer scienceWork (physics)Process (computing)GridAutomotive batteryPower (physics)Environmental scienceEnergy (signal processing)Electrical engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold weather is an important matter for electric and hybrid-electric vehicles (EV/HEVs), because the electro-chemical process is slowed at low temperatures, hence inducing a loss of power and energy. To prevent it from happening, battery packs are heated via a battery thermal management system (BTMS). However, in some cases, HEVs/EVs are not connected to the grid, so the BTMS uses energy from the battery pack, thus impacting total autonomy. Strategies exist, but must be optimized. Therefore, this paper proposes the design of a HEV strategy that is parked outside and unplugged from the electrical grid. Its objective is to find a compromise between the cost in energy contained in the battery and the aging of the cells. The optimization is based on dynamic programming and utilizes an electro-thermal battery model including aging. Simulation results are then compared with other strategies, underlining that parking outside at work or overnight without plugging in are issues with the actual strategies of common EVs/HEVs, mainly because aging as a result of cold temperatures is not considered.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle