亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Investigation of Flow Channel Configurations in Liquid-Cooled Plates for Electric Vehicle Battery Thermal Management

压力降 热的 电池(电) 材料科学 电子设备和系统的热管理 热阻 频道(广播) 电动汽车 机械工程 流量(数学) 边值问题 计算流体力学 汽车工程 机械 电动汽车蓄电池 发热 计算机冷却 边界(拓扑) 流动阻力 下降(电信) 水力直径 优化设计 流体力学 水冷 传热 热分析 计算机科学 结构工程 热管
作者
Muhammad Hasan Albana,Ninda Hardina Batubara,Novebriantika Novebriantika,Meschac Timothee Silalahi,Yogantara Yogantara,Harus Laksana Guntur
出处
期刊:World Electric Vehicle Journal [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:16 (9): 536-536 被引量:3
标识
DOI:10.3390/wevj16090536
摘要

Mitigating heat generation in electric vehicle (EV) batteries is crucial for safety, operational efficiency, and battery lifespan. Liquid-cooled cold plates are widely used; however, comparative studies of channel geometries are often hindered by inconsistent experimental conditions. This study systematically compares six cold plate configurations under identical cross-sectional areas and uniform thermal boundary conditions. These controls isolate the effect of geometry on performance. Computational fluid dynamics (CFDs) was used to evaluate six configurations, derived from three main channel layouts (serpentine with eight U-turns, serpentine with six U-turns, and elliptical) and two cross-sectional shapes (circular and square). The serpentine square-tube design with eight U-turns exhibited the lowest thermal resistance (0.0159 K/W). The circular-tube variant achieved the most uniform temperature distribution (TUI > 0.53). The six U-turn circular-tube configuration demonstrated the lowest pressure drop (11.7 kPa). The results indicate that no single design optimizes all performance metrics, highlighting trade-offs between cooling effectiveness, temperature uniformity, and hydraulic efficiency. By isolating geometric variables, this study offers targeted design recommendations for engineers developing battery thermal management systems (BTMS).
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
华仔应助cen采纳,获得10
8秒前
Andrew完成签到,获得积分10
12秒前
独特的不尤完成签到,获得积分10
30秒前
开朗含海完成签到,获得积分10
33秒前
34秒前
sword完成签到 ,获得积分10
37秒前
40秒前
何同学完成签到,获得积分10
41秒前
41秒前
Sunvo完成签到,获得积分10
44秒前
卜卜脆完成签到 ,获得积分10
47秒前
cen发布了新的文献求助10
47秒前
hh完成签到 ,获得积分10
48秒前
Lucas应助Zzzzzzz采纳,获得10
55秒前
星辰大海应助cen采纳,获得30
56秒前
超帅蛋挞完成签到 ,获得积分10
57秒前
科研通AI2S应助YJ采纳,获得10
1分钟前
悲凉的丝完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
wl完成签到 ,获得积分10
1分钟前
CyberHamster完成签到,获得积分10
1分钟前
狂野冰蓝完成签到,获得积分10
1分钟前
炜大的我应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
英姑应助浪迹采纳,获得10
1分钟前
60岁刚当博导完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
cen发布了新的文献求助30
2分钟前
2分钟前
小二郎应助清风采纳,获得10
2分钟前
完美飞凤完成签到,获得积分10
2分钟前
浪迹发布了新的文献求助10
2分钟前
2分钟前
猕猴桃猴完成签到,获得积分10
2分钟前
呆萌的冷玉完成签到,获得积分10
2分钟前
yoooooooo完成签到,获得积分10
2分钟前
俏皮冰露完成签到,获得积分10
2分钟前
Ava应助1233445采纳,获得10
3分钟前
3分钟前
顾矜应助研友_惊鸿采纳,获得10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
China Pluperfect I: Epistemology of Past and Outside in Chinese Art 520
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Cosmos as Art Object: Studies in Plato's Timaeus and Other Dialogues 500
What is the Future of Psychotherapy in Digital Age? Technology, AI Bots, and Psychotherapy after Covid 444
Management and the Arts 310
Teaching Social and Emotional Learning in Physical Education 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7633625
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9207769
关于积分的说明 19748078
捐赠科研通 7202234
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3274964
关于科研通互助平台的介绍 2436900
邀请新用户注册赠送积分活动 2271818