Al Alloys and Casting Processes for Induction Motor Applications in Battery-Powered Electric Vehicles: A Review
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid expansion of battery-powered electric vehicles (BEVs) in the automotive industry, research interest in lightweight Al alloys as well as their casting processes and applications has increased considerably. The substitution of castable aluminum alloys with superior strengths and electrical conductivity for copper reduces the weight and size of electric induction motors, and improves the energy efficiency and driving range of the BEVs. The present article was intended to give a general introduction into the common cast Al aluminum alloys and their relevant processes, as well as to motivate the development of high strength and conductive Al alloys for the practical realization of Al applications in the motors of the BEVs. A number of cast alloy systems containing Cu, Si, Ni, Mg, Fe, and Ti were evaluated, in comparison to nanostructured wrought Al alloys. The conventional casting processes suitable for Al alloys, high pressure die casting, squeeze casting, and sand casting were described. Strengthening mechanisms including solid solution strengthening, precipitation strengthening, dislocation accumulation strengthening, and grain boundary strengthening were presented. The phenomenon of electrical conduction for Al alloys was outlined. The mechanical properties and electrical properties of the recently developed Al alloys for casting and deformation processes were comprehensively listed and critically reviewed in association with microstructural characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».