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Enregistrement W2784502080 · doi:10.3934/energy.2018.1.121

Range-extending Zinc-air battery for electric vehicle

2018· article· en· W2784502080 sur OpenAlex
Steven B. Sherman, Zachary P. Cano, Michael Fowler, Zhongwei Chen

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.

Notice bibliographique

RevueAIMS energy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced battery technologies research
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattery packBattery (electricity)PowertrainAutomotive engineeringRange (aeronautics)Driving rangeElectric vehicleDriving cycleAutomotive batteryEngineeringEnergy storageComputer scienceAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A vehicle model is used to evaluate a novel powertrain that is comprised of a dual energy storage system (Dual ESS). The system includes two battery packs with different chemistries and the necessary electronic controls to facilitate their coordination and optimization. Here, a lithium-ion battery pack is used as the primary pack and a Zinc-air battery as the secondary or range-extending pack. Zinc-air batteries are usually considered unsuitable for use in vehicles due to their poor cycle life, but the model demonstrates the feasibility of this technology with an appropriate control strategy, with limited cycling of the range extender pack. The battery pack sizes and the battery control strategy are configured to optimize range, cost and longevity. In simulation the vehicle performance compares favourably to a similar vehicle with a single energy storage system (Single ESS) powertrain, travelling up to 75 km further under test conditions. The simulation demonstrates that the Zinc-air battery pack need only cycle 100 times to enjoy a ten-year lifespan. The Zinc-air battery model is based on leading Zinc-air battery research from literature, with some assumptions regarding achievable improvements. Having such a model clarifies the performance requirements of Zinc-air cells and improves the research community's ability to set performance targets for Zinc-air cells.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,539
Score d'incertitude au seuil0,623

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,243 · 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