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Enregistrement W4381619325 · doi:10.11159/ffhmt23.106

Numerical Shape Optimization Of A Manifold Mini-Channel For Battery Thermal Management Of Electric Vehicles

2023· article· en· W4381619325 sur OpenAlexvenueno aff
Seonwoong Byun, Se-Won Lee, Hyunho Shin, Yongchan Kim

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... International Conference on Fluid Flow, Heat and Mass Transfer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattery (electricity)Channel (broadcasting)Manifold (fluid mechanics)ThermalComputer scienceThermal management of electronic devices and systemsMathematical optimizationElectrical engineeringElectronic engineeringAutomotive engineeringAerospace engineeringMechanical engineeringPhysicsEngineeringMathematicsTelecommunicationsMeteorologyPower (physics)Thermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electric vehicles are emerging as replacements for internal combustion engine vehicles owing to their environmental sustainability in exhaust gas regulations.Battery thermal management is essential to ensure optimal operating performance in the issue of increased heat dissipation.Extensive studies on battery cooling methods such as air cooling [1], water cooling [2], heat pipe, and phase change materials [3] have been conducted to improve the cooling performance of batteries.However, most studies have limitations to improve the cooling uniformity and reduce the pumping power.Harpole and Eninger [4] proposed a manifold micro-channel heat sink for electronic equipment cooling in micro-scale.The cooling uniformity in the manifold micro-channel was improved owing to the jet impingement effect in the heat source, and the pressure drop significantly decreased owing to the increased hydraulic diameter.In this study, a manifold mini-channel heat sink for electric vehicle battery is designed by applying micro heat sink to the macroscale.The outer dimensions of heat sink are 177.5 mm, 134.5 mm, 9 mm, and 4 mm in length, width, thickness, and fin pitch respectively.A jet plate is designed and inserted in the middle of the heat sink for jet impingement effect and flow distribution from the upper side of heat sink to the heat source.A specified line of the heat sink is analyzed using symmetric conditions by CFD-based numerical analysis.A multi-zone method is used for the mesh to improve the calculation accuracy.The RNG k- model is used to imitate the turbulence generation owing to the jet impingement.The inlet flow rate and temperature are set at 10 g sec -1 and 25 °C, respectively.The heat flux is set at 7000 W m -2 based on 5C discharge.As a result of the numerical analysis, the flow is concentrated at the front and rear of the cooling plate except for the central part.The maximum temperature at the center of the heat source is 36.89°C, and the difference between the maximum and minimum temperatures is 8.2 °C.The temperature uniformity is poor owing to flow maldistribution.To solve these problems, pressure drop at the jet plate increases because the uniform flow distribution occurs where the pressure drop is dominant [5].The pressure drop at the jet plate increases by reducing the diameter of the inlet slit which is designed for the jet impingement effect in the jet plate.As the diameter decreases from 0.5 mm and reaches 0 mm, the maximum temperature of the heat source and the standard deviation of temperature converges to a specific value.The pressure drop converges to infinite.The diameter of 0.3 mm is optimum because figure of merit (FOM) which presents cooling performance against pressure drop is the highest.The maximum temperature of the heat source decreases by 2.5 °C, and the difference between the maximum and minimum temperatures decreases by 3 °C.This is because uniform flow distribution is occurred at the jet plate inlet slit of 0.3 mm compared with the original value at 0.5 mm.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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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