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DOI: 10.3791/65892-v
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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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