典型文献
基于半导体制冷的动力锂电池包散热优化
文献摘要：
为提升动力锂电池包的散热性能和能量密度,基于半导体制冷方案,提出一种多目标优化设计方法,对动力锂电池包的排布间距和半导体制冷量进行优化设计.基于建立的半导体制冷方案的热分析模型,采用拉丁超立方试验及径向基函数(radial basis function,RBF)、响应面法(response surface methodology,RSM)、Kriging代理模型方法建立最高温度、最大温差及间距体积的近似模型.以最大温差和间距体积为目标,最高温度为约束建立电池包散热优化模型,运用多目标遗传算法(multi-objective genetic algorithm,MOGA)进行寻优求解,并通过实验验证优化方案仿真结果的可靠性.优化后仿真结果表明:电池模组间距体积减小了32.42％,最大温差降低了13.64％,最高温度降低了0.53％,该方法显著地提升了电池包的散热性能和能量密度.
文献关键词：
动力锂电池包;半导体制冷;代理模型;散热优化
中图分类号：
作者姓名：
屈世阳;李聪波;林利红;李伟;黄明利
作者机构：
重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆400044;重庆大学机械与运载工程学院,重庆400044
文献出处：
引用格式：
[1]屈世阳;李聪波;林利红;李伟;黄明利-.基于半导体制冷的动力锂电池包散热优化)[J].重庆大学学报,2022(06):14-26
A类：
B类：
半导体制冷,动力锂电池包,散热优化,散热性能,能量密度,多目标优化设计,优化设计方法,排布,制冷量,热分析模型,拉丁超立方,径向基函数,radial,basis,function,RBF,响应面法,response,surface,methodology,RSM,Kriging,代理模型,模型方法,最高温度,最大温差,近似模型,多目标遗传算法,multi,objective,genetic,algorithm,MOGA,验证优化,电池模组,法显
AB值：
0.278782
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