Estimation of Battery Pack Layout and Dimensions for the Conceptual Design of Hybrid-Electric Aircraft
Notice bibliographique
Résumé
View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-1362.vid The aerospace community is invested in research into hybrid-electric aircraft to meet its challenging emission reduction targets. These hybrid-electric aircraft provide several design challenges, such as lower battery energy density than typical aviation fuel, both from a mass and volume point of view. In addition, aircraft fuel can easily fill out complex shapes of the wing and fuselage tanks. To allocate sufficient space for batteries, the conceptual designer must consider the battery cell types, arrangements, thermal management system and other physical constraints. This paper proposes a method to estimate the battery pack size and dimensions suitable for conceptual design. The battery layout is defined based on individual cells grouped to form many modules that form the overall pack. The battery pack sizing method accounts for the volumetric and gravimetric contributions of energy-producing components (cells) and non-energy-producing components (such as cooling to meet aircraft certification requirements). The method is validated for lithium-ion battery packs; pack size and mass predictions are compared with the manufacturer data for electric aircraft and electric ground vehicles. The achieved accuracy is satisfactory; the approach achieves conceptual design needs, enabling battery volume and layout considerations in addition to weight. This new capability is demonstrated in a hybrid-electric retrofit case study on the Dornier DO-228 aircraft, in which the lithium-ion batteries replace sections of the wing fuel tanks. Overall, the proposed method is the first step to closing a gap in conceptual design tools for electric and hybrid-electric aircraft.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».