인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
학술저널
Full-text AI
오류 신고하기해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지정보가 잘못된 경우 알려주세요!
초록·키워드
This paper presents the heat transfer analysis of the electric vehicle motor and optimization of an operating parameter for improving the performance of the motor with an oil cooling system. The homogeneous multi-phase flow model in commercial software, ANSYS CFX, is applied to solve the flow of mixture, including oil and air. We mainly focus on the influence of operating (oil level) and driving conditions (roll and pitch angles) on the cooling system. Several CFD simulations are performed with various input parameters (oil level, roll, and pitch angles) generated from the Latin Hypercube Sampling method. Based on the CFD results, we built a Polynomial Chaos Expansions based surrogate model to predict the temperature distribution, maximum temperature, and torque loss, which respond to the input parameters. Sensitivity analysis indicates that the oil level significantly affects system performance (maximum temperature and torque loss). Finally, the optimal range of oil level is estimated, considering the maximum allowable temperature of the motor.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2021-559-001443352