Numerical Analysis of Battery Thermal Management System Using Passive Cooling Technique
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays electric vehicle is replacing internal combustion engines in the transport sector. The growth of electric vehicles is increasing rapidly to reduce the impact of global warming and climate change. The battery limits the use of electric vehicles as an exact alternative to traditional IC engine vehicles. Specifically, the operating temperature, charge/discharge rates, and internal heat generation of the battery the performance of electric vehicles, like the driving range, charge storage capacity, the cycle life of the battery, and thermal runaway occurring at high temperatures. To overcome these problems, the battery thermal management system (BTMS) controls the temperature of the battery and maintains the optimal temperature to operate the battery efficiently and safely. In the heights of the above facts, the numerical analysis of 18650 Li-ion battery thermal management systems by passive cooling technology using Phase Change Material (PCM). The recent developments in battery thermal management systems, in particular, battery module analysis with and without PCM at different C rates, with and without fin are discussed at length. Numerical Analysis using ANSYS FLUENT is carried out to determine the effect of the use of PCM on heat transfer in the battery module. Temperature distribution along the battery in the region of PCM with and without the use of fins of various geometries and their configuration are predicted. Among all the geometries studied, the use of “I” section fin had a profound beneficial effect on heat transfer leading to better performance of the battery.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».