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Enregistrement W4402627801 · doi:10.4271/2024-28-0108

Design and Development of a Green Mobile Air Conditioning System for Electric Vehicles

2024· article· en· W4402627801 sur OpenAlexaboutno aff
Anurag Maurya, Santosh Venu, Sangeet Kapoor, Farhan Khan

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRefrigeration and Air Conditioning Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAir conditioningAutomotive engineeringComputer scienceEnvironmental scienceArchitectural engineeringEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">Electric Vehicles (EVs) have rapidly grown as a means for clean mobility, as they zero down tail pipe emission of greenhouse gases. Additionally, greenhouse gases such as Hydro-Fluoro-Carbon (HFCs) based refrigerants used in Mobile Air-Conditioning (MAC) are under global scrutiny for their high Global Warming Potential (GWP). To prevent earth environment to pass the climate tipping point that will be irreversible within human capacity, actions such as rapid phase down of high GWP rated HFCs under Kigali Amendment to Montreal Protocol are enacted. India being amongst signatory nations is now working to fast track phase-down use of high GWP refrigerant and transit to low GWP refrigerant options. Nearly half of national HFCs use and emissions are for manufacture and service MAC. Vehicle OEMs supplying to markets in developing countries (e.g. European nation and non-Article 5 Parties) have already phased out HFC-134a (GWP=1400) through alternate refrigerant solutions.</div><div class="htmlview paragraph">The work presented here discusses a novel methodology to use sustainable low GWP refrigerant-based MACs in EVs. The existing MAC system operates through dual DX (Direct expansion) system cooling loop, one for cabin cooling requirement and another to ensure optimum cell temperature of high voltage battery. The refrigerant HFC-134a is not sustainable. To meet global commitments, alternative low GWP options such as R152a (GWP=124) can be considered. The superior thermal properties and low direct cost of R152a, makes it a suitable alternative to HFC-134a. The work also discusses development of intelligently controlled Secondary Loop-Mobile Air Conditioning (SL-MAC) system to address operational constraint with mildly flammable nature of R152a. In the proposed architecture, R152a is use as primary medium to produce refrigeration effect to cool the coolant by deploying chiller unit. The cooled coolant is then circulated in secondary loop comprising of two parallel cooling loops, to extract heat from cabin and HV battery systems. Suitable decision matrices have been consider to design the SLMAC configuration and components involved with it. Cooling performance have been compared basis the transition from DX system with HFC-134a to SLMAC system with R152a refrigerant, together with gap analysis and proposed solutions for bridging performance gaps.</div></div>

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · 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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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