Hydrothermal Performance of Liquid-Cooled Battery Thermal Management System with Multiple Inlets
Notice bibliographique
Résumé
Heat transfer and pumping power of water-cooled thermal management systems (TMSs) for lithium-ion batteries (LIBs) in electric vehicles (EVs) are investigated through a three-dimensional computational approach. TMSs are cylindrical shells that cover LIBs. Water flows through the shell and removes heat from LIBs. The focus of this study is to provide practical insights on the effects of number of inlets on the thermal performance and pumping power of TMSs. Two TMSs with one and four inlets at the top of the TMS's case are considered. Both TMSs include one outlet, which is located at the bottom of the case. The thermal performance of individual TMSs is evaluated by the maximum temperature of the battery cell and the temperature difference across the cell. The thermal performances are described based on the pumping power. Simulations are performed at different flow rates within a laminar regime. Results indicate that both TMSs provide safe operational temperatures for LIBs. However, compared to the one-inlet design, the four-inlet TMS archives the same thermal performance but at a lower pumping power. The lower pumping power is due to lower pressure drop in the four-inlet TMS resulting from flowing water with lower flow rate at individual inlets, and through a shorter path from individual inlets to the outlet, compared with the one-inlet TMS. Minimizing pumping power without any penalty in the thermal performance is significantly beneficial, especially when the TMS is used for a pack of LIBs in EVs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».