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Enregistrement W4317634703 · doi:10.2514/6.2023-1578

Multi-Material Topology Optimization of an Urban Air Mobility Vehicle Battery Pack

2023· article· en· W4317634703 sur OpenAlexaff
Olivia Blair, Shayan Jalayer, Jaesung Huh, Sangkook Jun, Ilyong Kim

Notice bibliographique

RevueAIAA SCITECH 2023 Forum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattery packBattery (electricity)Topology optimizationAutomotive engineeringFinite element methodTakeoffAccelerationPower (physics)EngineeringTopology (electrical circuits)Computer scienceElectrical engineeringStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-1578.vid Urban air mobility (UAM) has been presented as an alternative form of transport for intra and inter-city travel in urban centers where there are significant limitations to ground travel due to traffic. Lithium-ion battery packs are used in these aircraft to provide power to the electric motors during both cruise and vertical takeoff and landing (VTOL). These battery packs contribute significantly to the overall weight of the UAM vehicle. Therefore, minimizing the mass of the battery packs contributes to the performance. The objective of this work is to create an optimized lightweight design for the battery pack housing while still meeting the structural requirements needed to protect the battery pack. A finite element model for the battery pack is used to determine the nodal forces applied on an individual battery module due to acceleration loads and the interactions with the other battery modules. Several different material combinations are tested and compared based on the minimization of both mass and compliance of the structure. Multi-material topology optimization is then performed on the individual battery module with the objective to minimize the compliance and mass of the structure subject to structural constraints. The optimized design is then evaluated using finite element analysis to ensure the structural, thermal, and material considerations are met. This work presents the final optimized design for the lightweight battery housing.

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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,857

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,237 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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