MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4402687774 · doi:10.2514/6.2024-3623

Heat Pipe-Based Air-Cooled Battery Thermal Management Strategies for an Electric Trainer Aircraft

2024· article· en· W4402687774 sur OpenAlexaff
Émile Veilleux, Hadi Pasdarshahri, David Rancourt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrainerBattery (electricity)Thermal management of electronic devices and systemsHeat pipeAutomotive engineeringComputer coolingThermalEnvironmental scienceAeronauticsComputer scienceElectrical engineeringAerospace engineeringEngineeringMechanical engineeringHeat transferMeteorologyMechanicsPhysicsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An all-electric trainer aircraft battery pack's safety, durability, and performance require a Battery Thermal Management System (BTMS) capable of maintaining batteries in their optimal temperature range regardless of potential adverse operating conditions. Currently available aviation battery packs generally rely on liquid-based BTMS that require coolant, pumps, and other components that add weight and complexity to an already low energy density system. In this paper, an electric aircraft BTMS based on a high-performance planar heat pipe assisted by a finned heat sink is proposed. Using a conceptual electric C172 trainer, the capacity of the BTMS to maintain the battery within optimal temperatures using different concepts of operations is evaluated for a touch & go training mission in cold, standard, and hot climates. Results show that it is possible to achieve safe battery temperatures during flight relying only on the thermal mass and proper pre-conditioning of the battery, without air inlets or air conditioning systems.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,853
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Aircraft Design and TechnologiesTravaux en français237 207