Optimizing Battery Heat Management in Dusty Environments

Summary

Automatic Translation

• English (Original)
• العربية (Arabic)
• 中文 (Chinese)
• dansk (Danish)
• Nederlands (Dutch)
• français (French)
• Deutsch (German)
• עברית (Hebrew)
• हिंदी (Hindi)
• italiano (Italian)
• 日本語 (Japanese)
• 한국어 (Korean)
• norsk (Norwegian)
• português (Portugese)
• русский (Russian)
• español (Spanish)
• svenska (Swedish)
• Türkçe (Turkish)

Her presenterer vi den adaptive simulerte glødningsmetoden (ASAM) for å optimalisere en tilnærmet kvadratisk responsoverflatemodell (QRSM) som tilsvarer et støvete partikkelformet batterivarmestyringssystem og oppfylle temperaturfallene tilbake ved å justere luftstrømhastighetskombinasjonen av systeminntak.