Prediction of PCM-Based Battery Pack Thermal Performance Using a Physics-Informed Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
A physics-informed neural network (PINN) framework is developed to predict the transient thermal behavior of a lithiumion battery pack embedded in a paraffin phase change material (PCM) with copper mesh and pipe inserts. The PINN is trained to adhere to the governing heat transfer physics of the battery-PCM-copper domains while fitting sparse temperature measurements, enabling high-fidelity prediction of temperature distributions without relying on extensive sensor data for an experimental approach or an extensive mesh for a numerical approach. Two models were trained simultaneously to capture the PCM and copper domains, demonstrating the interaction among the battery heat generation boundaries, PCM latent heat absorption through enthalpy change, and thermal conduction through the copper inserts. Validation against experimental measurements across various discharge rates demonstrates that the model can accurately reproduce temporal temperature profiles, including the cell surface temperature and the minimum PCM temperature deep within the pack, with root-mean-square errors below $1^{\circ} \mathrm{C}$. Notably, the PINN predicts thermal behavior even at locations where direct instrumentation was infeasible in previous research, highlighting its ability to monitor and detect detailed internal thermal states without being limited by instrumentation or meshing requirements. The results underscore the potential of PINN-based approaches for efficient, real-time modeling of battery thermal management systems that involve phase change and high conductive material domains.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».