Optimizing battery thermal management with phase change materials: Influence of thickness, ambient conditions, and material selection
Notice bibliographique
Résumé
Effective thermal management is critical for maintaining the performance, safety, and lifespan of lithium-ion batteries, which operate most efficiently within a narrow temperature range of 20–40 °C. Exceeding this range can lead to accelerated degradation, uneven aging, and capacity loss. We numerically investigate the thermal performance of a passive battery thermal management system employing phase change materials (PCMs) for temperature regulation in cylindrical lithium-ion cells. The effects of PCM thickness (1–7 mm), ambient temperature (20–50 °C), PCM type, external convective heat transfer coefficient, and PCM fill volume (33 %, 66 %, and 100 %) are systematically examined under discharge rates ranging from 2C to 5C. The model is validated against experimental measurements of battery surface temperature under various discharge conditions, showing a mean deviation under 5 %. Simulation results show that a PCM with a melting point near 35 °C offers the best balance between temperature control, latent heat utilization, and thermal uniformity under moderate ambient conditions. While thicker PCM layers reduce peak battery temperatures, they also increase thermal resistance, leading to greater temperature gradients and underutilization of the outer PCM region. Among the tested materials, lower-melting-point PCMs are more effective at low ambient temperatures, whereas higher-melting-point PCMs perform better under elevated thermal loads. Increasing the external convective heat transfer coefficient from 5 to 20 W/m 2 K enhances surface cooling and steepens the thermal gradient, improving temperature regulation. However, it also accelerates energy dissipation to the environment, reducing PCM melt fraction and latent heat utilization. Finally, higher PCM fill volume delays thermal saturation and extends the effective cooling period, resulting in improved thermal regulation across the discharge cycle.
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 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 ».