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Enregistrement W2769525732

Thermal Management of Lithium-ion Battery Modules for Electric Vehicles

2017· article· en· W2769525732 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.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Sensor Technologies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOntario Trillium FoundationUniversity of Windsor
Mots-clésThermal management of electronic devices and systemsLithium (medication)Battery (electricity)Automotive batteryLithium-ion batteryAutomotive engineeringEngineeringPhysicsPower (physics)Mechanical engineeringMedicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is particularly focused on studying thermal management of lithium-ion (Li-ion) battery modules in electric vehicles by using active, passive and hybrid active-passive methods. The thermal behavior prediction of batteries is performed by a novel electrochemical-thermal model. Different approaches such as single- and double-channel liquid cooling, pure passive by using phase change materials (PCM), and hybrid active-passive thermal management systems are investigated. Various cooling system configurations are examined to expand understanding of effect of each approach on the battery module thermal responses during a standard driving cycle. It is observed that the temperature distribution of Li-ion batteries is strongly influenced by the electrical and thermal operating conditions and simplified bulk models cannot precisely predict the thermal behavior of these batteries. Additionally, the PCM-based passive systems show advantages such as compactness and simplicity over the active liquid cooling systems. However, these systems suffer from non-uniform temperature distribution due to inherently low thermal conductivity of organic PCM. An effort has been made to enhance the thermal conductivity of a paraffin wax by adding various carbon-based nanoparticles. The results revealed that the thermal conductivity of the base PCM can be improved by about 11 times when using 10% mass fraction of graphite nanopowder. The heat transfer in the nano-enhanced PCM samples showed that the presence of nanoparticles drastically repress the natural convection in the melted nanocomposites. Among the battery thermal management systems studied, the air assisted hybrid cooling system provides the best temperature distribution uniformity in the module while keeping the batteries temperature within the safe limits. Furthermore, this work attempted to recognize the most influential parameters on the temperature distribution in the battery module. It is seen that the thickness of cooling plates and PCM layers in active and hybrid systems has a significant effect on the thermal behavior of the batteries.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,974

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,220 · 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