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)

Hier presenteren we de adaptieve gesimuleerde gloeimethode (ASAM) om een benaderend kwadratisch responsoppervlaktemodel (QRSM) te optimaliseren dat overeenkomt met een stoffig, met deeltjes bedekt batterijwarmtebeheersysteem en om de temperatuurdalingen te compenseren door de combinatie van luchtstroomsnelheden van systeeminlaten aan te passen.