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JoVE Journal Engineering
Optimization of An Air-Based Heat Management System for Dusty Particulate Matter-Covered Lithium-Ion Battery Packs

Optimierung eines luftbasierten Wärmemanagementsystems für staubige, feinstaubbedeckte Lithium-Ionen-Batteriepacks

Full Text
2,121 Views
10:36 min
November 3, 2023

DOI: 10.3791/65892-v

Xiaohui Feng1, Zhenzhe Li1, Shujiao Pang1, Ming Ren1, Zhenmu Chen1

1College of Mechanical and Electrical Engineering,Wenzhou University

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Hier stellen wir die adaptive simulierte Annealing-Methode (ASAM) vor, um ein approximatives quadratisches Reaktionsflächenmodell (QRSM) zu optimieren, das einem staubigen, mit Feinstaub bedeckten Batteriewärmemanagementsystem entspricht, und die Temperaturabfälle durch Anpassung der Luftströmungsgeschwindigkeitskombination von Systemeinlässen zu kompensieren.

Diese Studie zielt darauf ab, das Problem des Temperaturanstiegs der Zelle und des Leistungsabfalls zu lösen, der durch die staubigen Partikel verursacht wird, die die Oberfläche der Zelle bedecken, indem die Luftströmungsgeschwindigkeiten bei weniger Batteriekühlbox unter dem Ziel eines niedrigen Energieverbrauchs zugewiesen werden. Es wurde eine Optimierungsmethode entwickelt, die gleichzeitig den Energieverbrauch und die thermische Leistung des Batteriemanagementsystems berücksichtigt. Und es kann in großem Umfang eingesetzt werden, um den Lebenszyklus des Batteriepacks bei minimalen Betriebskosten zu verbessern.

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Engineering Ausgabe 201 Batterie-Wärmemanagementsystem Lithium-Ionen-Batterie Luftkühlung optimaler lateinischer Hyperwürfel-Algorithmus quadratisches Antwortflächenmodell adaptives simuliertes Annealing-Verfahren

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