Comparative Analysis of Active Liquid Cooling Strategies for High-Power Lithium-Ion Battery Modules
Notice bibliographique
Résumé
Thermal management plays a critical role in the performance, safety, and longevity of lithium-ion battery packs. As demand for fast-charging solutions and higher-energy-density battery packs continues to grow, advanced thermal management strategies are essential to maintain cell temperatures within safe operational limits. To address this challenge, this work investigates two prominent cooling techniques: (1) single-sided and (2) double-sided parallel cooling, to evaluate their trade-offs in thermal performance and energy density for automotive applications. A single cell model of the Samsung INR21700-50G cylindrical cell was developed using a multiscale, multidomain modeling approach in GT-ISE software. Thermal models were developed to represent two key components of the battery module: (1) thermal ribbons and (2) cylindrical cells. The thermal performance of single-side and double-side cooling strategies was evaluated at three charge rates:$1 \mathrm{C}, 2 \mathrm{C}$, and 3 C, focusing on temperature gradients, peak temperatures, and their broader implications for battery safety, performance, longevity, and safety. The results demonstrate that the double-sided cooling strategy consistently achieves superior thermal performance, achieving lower peak temperatures and narrower thermal gradients in all charge rates.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».