Recent Advancements in Battery Management System for Li‐Ion Batteries of Electric Vehicles: Future Role of Digital Twin, Cyber‐Physical Systems, Battery Swapping Technology, and Nondestructive Testing
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 increasing popularity of the electric vehicles (EVs) is due to various environmental impacts of the gasoline‐/diesel‐based vehicles over the past few decades. EVs are commercialized in various parts of world but their full‐scale commercialization has not yet attained. Despite of many advantages, challenges associated with the use of EVs are their range anxiety, slow charging, and the performance/cost of battery. A thorough review from the year 2006 to 2020 is conducted in the field of battery management system (BMS). Herein, various functions, advantages, and disadvantages of methods used in BMS for cell balancing, thermal management, and protection of battery against over‐voltage and over current, estimation of state of health, and estimation of state of charge of battery are discussed. Additionally, critical gaps are identified and a framework for design of an efficient BMS is proposed. The deployment of advanced intelligent and smart technologies such as digital‐twin of battery pack, cyber‐physical systems, battery swapping technology, nondestructive testing, self‐reconfigurable batteries, and prudent recycling/reusability using automation are also discussed. In‐brief, critical gaps; advanced technologies and framework that researchers can use to develop comprehensive systems comprising advanced BMS; real‐time battery monitoring, and battery reusability and recycling; as a whole complete unit are provided.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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