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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 702 - 705 (4page)
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Monitoring the temperature distribution within the battery pack is crucial for battery pack management systems. The distribution is typically tracked using physics-based battery and thermal numerical models. However, high-resolution models capable of simulating various environments and internal dynamics are limited in their use for real-time monitoring due to their high computational and memory complexity. The physics-informed neural network (PINN) that approximates the simulation using neural networks can be utilized to tackle the limitation. The PINN can dramatically reduce memory and computational complexity compared with the numerical methods. This paper simulates a battery pack’s 2D heat transfer model composed of two cylindrical constant heat sources using PINN and commercial software COMSOL. As a result, we observed that PINN can learn a convection boundary condition and heat diffusion equations without a simulation dataset. The PINN shows 11.75 a mean absolute error (MAE) of surface temperature for the entire simulation, a forward computational time improvement of approximately 82 times, and a memory size improvement of about 1 million times compared to COMSOL. This demonstrates the applicability of PINN to the problem of monitoring temperature distribution within a battery pack.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. METHODOLOGY
3. EXPERIMENT
4. RESULT & DISCUSSION
5. CONCLUSION
REFERENCES
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