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Enregistrement W4254704990 · doi:10.1149/ma2019-01/1/108

Lithium Ion Batteries and Next Generation Energy Storage Technology - Adoption to Aircraft and Aerospace

2019· article· en· W4254704990 sur OpenAlexaff
Roger Alan Brewer

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAerospaceEnergy storageBattery (electricity)Overheating (electricity)Automotive engineeringSystems engineeringSupercapacitorComputer scienceAerospace engineeringElectrical engineeringPower (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium ion batteries provide a high energy to weight ratio making the technology attractive for aircraft and aerospace applications. Introducing lithium ion battery technology, as with other types of battery chemistries, can prove challenging for a variety of reasons. As electrical load demands for aircraft increase controlling and harnessing high energy dense solutions will become more critical. The presentation will begin with a basic introduction of lithium ion battery chemistry and evolve into a discussion on the role various aspects play in safely implementing lithium ion batteries on aircraft including the key design drivers and issues that influence system safety. The presentation will also cover key operational modes, applied to aircraft in general, that can drive risk and effect a prudent power system design (cell overheating, voltage “sag” below minimums at low temperatures, etc.) in the integration of battery technologies to an aircraft. Battery design features and attributes that relate to typical operating modes in an airborne platform will also be discussed in some detail. The presentation will next evolve into a narrative on next generation energy storage technologies and supercapacitors (electric double layer devices) and their potential role in evolving airborne applications. Implementation of higher surge supportable energy storage designs, again driven by considerations at cold temperature conditions, will also be discussed. Energy and power density "road mapping targets" for evolving applications will be highlighted along with issues that influence nominal values including, but not limited to, operating temperature (cold and hot temperature extremes) typical of battery installations in harsher Aerospace environments. An illustration will be provided in the presentation of what the ideal aircraft battery looks like including the ability to float on an unregulated aircraft bus (without Batter Management Electronics) with large voltage swings, ripple content as well as other “nice to haves” (including higher packaged battery system Whrs and kilo-Watts per kilo gram than existing). A final summary will wrap up the discussion with an overview of the presentation material.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,720

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,221 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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