Crucial Examination of Thermal Behavior of Solid-State Battery for Intelligent Gray Box Model-based Automotive Battery Management Systems
Notice bibliographique
Résumé
Solid-state batteries (SSBs) represent one of the most promising technologies for next-generation energy storage systems, offering potential advantages in safety, energy density, and longevity compared to traditional lithium-ion batteries. However, comprehending and managing the thermal behavior of these batteries across a wide range of operating conditions is essential for ensuring their safe and reliable operation. Furthermore, gray box modeling-based state estimation and control are extremely crucial due to the higher degree of nonlinearity exhibited under dynamic operating conditions of SSBs. Gray box modeling is a fusion of equivalent circuit models and data-driven techniques, requiring battery test data and information on charging/discharging and thermal characteristics of SSBs. Therefore, this paper presents a comprehensive analysis of the thermal behavior of SSBs through laboratory experiments conducted in a controlled environment. Additionally, it investigates the thermal characteristics of SSBs under various charging and discharging conditions to assess their suitability for e-mobility applications. Moreover, it examines the thermal behavior and stability of SSBs and introduces a concept of a gray box modeling-based temperature detection scheme for an effective thermal management system. The insights gained from this study can inform the development of advanced thermal management strategies and contribute to the design of safer and more efficient solid-state battery technologies for e-mobility applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».