Standaard Boekhandel gebruikt cookies en gelijkaardige technologieën om de website goed te laten werken en je een betere surfervaring te bezorgen.
Hieronder kan je kiezen welke cookies je wilt inschakelen:
Technische en functionele cookies
Deze cookies zijn essentieel om de website goed te laten functioneren, en laten je toe om bijvoorbeeld in te loggen. Je kan deze cookies niet uitschakelen.
Analytische cookies
Deze cookies verzamelen anonieme informatie over het gebruik van onze website. Op die manier kunnen we de website beter afstemmen op de behoeften van de gebruikers.
Marketingcookies
Deze cookies delen je gedrag op onze website met externe partijen, zodat je op externe platformen relevantere advertenties van Standaard Boekhandel te zien krijgt.
Je kan maximaal 250 producten tegelijk aan je winkelmandje toevoegen. Verwijdere enkele producten uit je winkelmandje, of splits je bestelling op in meerdere bestellingen.
Fast simulation models that predict the temperature difference in a battery cell depending on the geometric cell design are needed for the evaluation, comparison and thermal optimization of battery modules with tab cooling and other cooling approaches. Here, a new simulation model based on a neural network is proposed which rapidly predicts the maximum temperature difference in a single battery pouch cell after a charging process. The model considers all relevant geometric and thermal parameters. Using this model, a charging process of a battery module can be computed in less than 18 s. This enables the thermal optimization of pouch cell designs and the comparison of different cooling approaches on module level, which is demonstrated on two exemplary test cases. Furthermore, a tab-cooled battery module prototype using thermally conductive plastic materials is developed and analyzed. The simulation model is partly validated with the prototype and its cooling performance is evaluated on