High Reynold’s Number Turbulent Model for Micro-Channel Cold Plate Using Reverse Engineering Approach for Water-Cooled Battery in Electric Vehicles
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.
Notice bibliographique
Résumé
The investigation and improvement of the cooling process of lithium-ion batteries (LIBs) used in battery electric vehicles (BEVs) and hybrid electric vehicles (HEVs) are required in order to achieve better performance and longer lifespan. In this manuscript, the temperature and velocity profiles of cooling plates used to cool down the large prismatic Graphite/LiFePO4 battery are presented using both laboratory testing and modeling techniques. Computed tomography (CT) scanning was utilized for the cooling plate, Detroit Engineering Products (DEP) MeshWorks 8.0 was used for meshing of the cooling plate, and STAR CCM+ was used for simulation. The numerical investigation was conducted for higher C-rates of 3C and 4C with different ambient temperatures. For the experimental work, three heat flux sensors were attached to the battery surface. Water was used as a coolant inside the cooling plate to cool down the battery. The mass flow rate at each channel was 0.000277677 kg/s. The k-ε model was then utilized to simulate the turbulent behaviour of the fluid in the cooling plate, and the thermal behaviour under constant current (CC) discharge was studied and validated with the experimental data. This study provides insight into thermal and flow characteristics of the coolant inside a cooing plate, which can be used for designing more efficient cooling plates.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle