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Enregistrement W4412986838 · doi:10.1109/itec63604.2025.11098064

Thermal Performance Evaluation and Design Optimization of a Battery Disconnect Unit for High-Power Electric Vehicle Applications

2025· article· en· W4412986838 sur OpenAlexaff
Kavish Wadehra, Lewis Gross, Romulo Vieira, Phillip J. Kollmeyer, Ryan Ahmed, Saied Habibi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectric vehicleAutomotive engineeringBattery (electricity)Power (physics)Unit (ring theory)Computer sciencePower optimizationThermalElectrical engineeringEngineeringPower consumption

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The battery disconnect unit (BDU) is one of the most essential safety systems and battery control sub-assemblies within conventional electric vehicles (EVs) to date. The BDU plays a critical role in electro-mechanical control and protection by using contactors and fuses to manage the flow and distribution of power. The selection of busbar size and means of convection is critical given the restrictive mechanical constraints imposed by OEM battery tray designs-including requirements for vibration, electrical isolation, manufacturing tolerances, and creepages and clearances. This study aims to provide a thermally focused evaluation of various busbar thicknesses in addition to also determine whether natural convection is sufficient to manage the heat rise, or if forced convection is required using a combined joule heating modelling approach in MATLAB Simulink and computational fluid dynamics (CFD) with SolidWorks. A mixed drive cycle and constant current charging conditions were applied to determine key hotspots and assess component temperature rise. The methodology incorporates mechanical constraints, high voltage schematics, and justification of electrical component selection to provide a practical and thermally reliable custom BDU. Results showed that 6 mm thick C110 copper busbar limited the temperature rise under a DC fast charging (DCFC) case of 29.09° C whereas thinner busbars exceeded 30° C. Forced convection with a convection coefficient of$35\ \mathrm{W} /\left(\mathrm{m}^{2} \cdot \mathrm{K}\right)$was superior to natural convection with a ROA for the DCFC case being 4.35° C as opposed to the natural convection case of 13.27 °C, both approaches maintained temperatures within acceptable limits. Ultimately, natural convection was selected due to its thermal adequacy and drastically lower mechanical complexity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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