Study of different thermal management systems for traction batteries to obtain vehicle lightweighting
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays environmental sustainability is a hot topic, especially with regards to the transportation sector. In fact, political strategies are oriented to the transition towards the cleaner technologies to reduce polluting and climate-altering emissions. However, even fully electric vehicles are not characterized by zero global emissions, due to the production of electricity from sources that are not always renewable. Moreover, this type of vehicle is afflicted by the limited range provided by the battery pack and its long recharging time. So, it is useful to reduce the energy consumption through appropriate strategies, for example by means of the vehicle lightweighting. In this paper we focus on the battery pack lightweighting by considering different passive battery cooling systems as a replacement for the standard active one. The passive systems considered are air and PCM-based (Phase Change Material) cooling systems. In addition to the primary lightweighting given by the replacement of the cooling system, the secondary lightweighting obtained by reducing the capacity of the battery pack to return to the range of the starting reference vehicle has been also considered. Three tools were used for the study: VI-CarRealTime and another consolidate vehicle model to obtain the power demand on a standard driving cycle; and an ad-hoc battery system model, configurable according to the cooling system. The simulations showed that the air-cooled system leads to greater lightweighting, but it makes the battery cells work far from 20 °C (optimal operating temperature) and therefore it could lead to greater battery cell degradation and its field of application must be limited to vehicles operating in fleets, with predictable mission; this can be overcome by using an appropriate PCM-based cooling system, stearyl alcohol. Furthermore, using a PCM, glycerol, with a melting point close to the optimal operating temperature of the batteries, allows to reduce the cell degradation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».