Digital Twin-Based Thermo-Electric Modeling and Analysis of Lithium-Ion Battery Packs for E-Mobility Applications
Notice bibliographique
Résumé
Electric Vehicles (EVs) are becoming more popular, which means that battery systems need to be efficient, reliable, and safe at high temperatures. Even though lithium-ion batteries (LIBs) have a high energy density, they are very sensitive to changes in temperature, which can hurt their performance, safety, and lifespan. To deal with these problems, this study presents a digital twin-based thermo-electric modeling framework for thermo-electric modelling cylinder-shaped lithium-ion battery packs. The main goal is to improve thermal management, safety, hotspot formation in battery pack and operating efficiency in e-mobility applications. A very accurate 3D model of the battery pack is made using OpenFOAM, a free Computational Fluid Dynamics (CFD) tool, to show how the temperature changes in real-life situations. The model accurately represents how the battery works in real life, allowing for a thorough study of temperature spread, heat production, and thermal hotspots. The shape of the battery module is standardised, and different air-cooling methods are tested to see which ones work best for keeping the temperature stable. The simulations show big differences in temperature, with the warmest spots being found near the centre of the module. The results of the temperature profile of the battery pack have been verified, which has been monitored by a smart BMS-based real-time temperature distribution in the battery pack with the help of temperature sensors and simulated results with OpenFOAM software, the maximum heat in the middle of the battery, and the hot spot in the middle row and last row of the battery pack. The study shows that digital twin based Smart Battery Management Systems (BMS) can help Battery Thermal Management Systems (BTMS) work better, which can make EV battery packs safer, last longer, and be more efficient.
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 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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».