Development of Preheating and Power Inverting Systems for Lithium-Ion Batteries
Notice bibliographique
Résumé
A novel short-circuit self-heating (SCSH) control system was developed in this thesis to achieve the preheating of lithium-ion (Li-ion) batteries operated in extremely cold weather (< -30°C).The proposed system relies on the internal resistance of batteries and the short circuit current to heat up batteries using Joule heating.Experiments show that the SCSH control system can heat up the commercial Panasonic 18650 Li-ion batteries from -30°C to 0°C in 43 seconds, with less than 5 percent of the battery capacity consumed.The proposed heating system outperformed both external convective air heating and alternating current (AC) heating, in terms of heating time and energy consumption.Furthermore, a DC to AC battery power inverter was developed to implement the AC heating and to make the battery pack available for household appliances.This inverter employs a microcontroller using the direct pulse width modulation (DPWM) technique.The inverter achieves power output at various frequencies through programming, without changing the design of the circuit board.The optimal frequency ratio can be obtained theoretically, validated through MATLAB simulation, and was further examined through experimentation.The selected frequency ratio enables the DPWM signals to stimulate the designed inverter to produce high quality sinusoidal voltage.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».