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Enregistrement W4402686420 · doi:10.2514/6.2024-3701

Hybrid Electric Aircraft Testbed: Safety System Validation via Thermal Runaway for Lithium-Ion Propulsion Battery

2024· article· en· W4402686420 sur OpenAlexaffabout
Patrick Zdunich, Evan Gibney, Alexander Crain, Steven Recoskie, Natesa MacRae, Pervez Canteenwalla, Jayson Tang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTestbedThermal runawayPropulsionElectrically powered spacecraft propulsionAutomotive engineeringBattery (electricity)Aerospace engineeringLithium (medication)Lithium-ion batteryComputer scienceNuclear engineeringAeronauticsEnvironmental scienceEngineeringPhysicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aircraft electrification is one pathway the Canadian aviation industry is pursuing in order to meet its net-zero greenhouse gas emission targets by 2050. To ensure the National Research Council of Canada developed the capabilities to support industry in this emerging field, it began development of the Hybrid-Electric Aircraft Testbed in 2019 and performed the electrified aircraft's first flight in February 2022. The aim of the project was to gain practical experience in the process of installing an electric powertrain onto an aircraft. A Cessna 337G – a push-pull configuration aircraft – was procured and the rear engine replaced with a fully-electric powertrain; this included the installation and commissioning of an electric motor and a high voltage (800 V) battery pack, and associated systems. A battery fire, known as thermal runaway, is unlikely to occur if the battery is treated correctly and operated within limits. However, for the purposes of the aircraft’s system safety assessment, thermal runaway was assumed to be a certain and spontaneous event, and a comprehensive safety strategy was therefore required to ensure the safety of the flight crew. Such a system was created at NRC and its development and validation are described herein.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,235 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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