電動汽車市場的深入發展為電池系統的開發帶來了諸多挑戰。首先，電池和冷卻設計顯著增加。這意味著有許多設計可供選擇，但(先前的)測試數據有限，無法充分了解應該選擇哪種電池和冷卻設計。此外，縮短開發時間(即產品上市時間)以及降低電池開發成本的壓力也很大。而且，在考慮到整車熱設計的情況下，還需要一種整體的設計方法。更具體地說，必須考慮電池和座艙的冷卻/加熱，以及需要高效的設計來延長的電池續航里程。

 

 

本篇博文旨在介紹一種快速、準確和自動化的校準工作流程，以加速電池概念設計、組件縮放和性能權衡分析。通過一體化的1D和3D模型相關工作流程實現電池概念設計。用戶無需依賴過去的測試數據或相關性，便可快速評估和選擇相關設計，可以執行駕駛周期/整車熱系統分析，并且可以在揭示更多設計細節時進行迭代和改進。這一流程如圖1所示。首先，對電池系統進行3D仿真。然后，將數據用于校準0D/1D模型，從而加速對電池系統的分析。因此，用戶可以在短時間內對多個電池系統設計進行迭代，最終能夠選擇適用于預期應用的最佳電池系統和冷卻設計。隨后，返回到更高保真度的3D仿真世界，以驗證0D/1D電池和冷卻模型，從而完成如圖1所示的設計閉環。本博文的其余部分組織成后續的方法描述，隨后是一個用例的描述和一個結論性陳述。

 

 

圖1：電動汽車電池系統開發的一體化1D和3D工作流程示意圖

 

首先，我們從電池單體級別的相關性開始。具體來說，首先創建一個3D電池單體參數模型，并對來自DymolaModelica庫的1D電池單體參數模型進行表征和相關性分析。然后，將這一相關性工作延伸到電池模塊/模組級別，電池模組和冷板的3D模型用于表征/關聯基于DymolaModelica庫的電池模塊和冷板系統的1D模型。

使用Dymola Modelica庫創建的0D/1D電池和冷卻系統，提供大量可調參數。在電池單體級別，用戶可以對熱容量進行離散化，并根據幾何形狀和材料數據直接或間接地參數化熱特性(參見圖2a)。同時，在電池模組級別，保持單個電池的行為，但現在還考慮了電池之間以及與環境之間的熱相互作用(參見圖2b)。在電池包級別，可以重復使用電池模組模型，并考慮額外的外殼和接口(參見圖2c)。接下來，液冷冷板模型(參見圖3)提供了具有矢量化流體通道的可變流動幾何形狀，用于單獨建模平行的流體通道和固體壁單元的離散化。此外，其還能夠獲得一個2D壁動態熱容網格，包含并考慮熱交換器芯的3D熱慣性。整體而言，冷卻板的參數化在尺寸、材料特性和通道數等方面與實際設計數據一致。

 

 

圖2：(a)電池、(b)電池模塊和(c)電池組的Dymola模型庫示意圖

 

 

圖3：散熱片及其通道的Dymola模型庫示意圖

 

在介紹了電池系統和冷卻模式的0D/1D Dymola Modelica表達之后，現在需要介紹3D模型。電池系統和冷卻幾何結構的3D表達是參數化的(參見圖4a-4b)。它具有電池尺寸、外殼、終端、通道設計等連續的參數。同時，離散參數用于表示電池、模塊和冷板冷卻通道的數量。這個參數化模型被特意設計得足夠魯棒，以便在自動化工作流程中使用。此外，計算流體動力學(CFD)和共軛熱傳遞(CHT)分析使用基于3DEXPERIENCE平臺的FMK雷諾平均納維-斯托克斯(RANS)求解器。對于固體域，可以采用有限元模型(FEM)進行求解。對于固體-固體接觸和流體-固體接觸界面，具有自動接觸檢測功能。此外，還有自動流體域檢測和密封功能。

 

 

圖4：參數化(a)電池和電池組，以及(b)散熱片幾何形狀

 

在討論了0D/1D和3D電池系統以及散熱片的表達之后，下一步是闡明相關性方法。具體而言，就是希望將0D/1D模型行為與作為參考的3D模型相關聯。該策略需要分別關聯固體域和流體域，以提高效率。原因在于，流體對流行為是非線性的(正如納維-斯托克斯方程中的非線性對流項所表明的那樣)，而固體傳導的行為是線性的(如線性熱擴散方程所示)。因此，對于流體對流，需要將流量相關的熱對流行為相關聯。對于固體傳導，可以采用兩步流程：第一步是通過調整傳導路徑來關聯穩態結果，第二步是通過調整熱質量分布來關聯瞬態結果。以上概述的相關性工作流程是自動化的。使用Dymola仿真和Python優化例程進行參數相關性分析。優化算法本身由群體為10的差分進化法組成，迭代次數高達1,000次，其中使用梯度方法對最終設計進行優化，以最大程度地減少相對于3D結果的預測誤差。

為了說明在電池系統開發中使用這種3D到0D/1D相關性工作流程，我們使用電動汽車(EV)的工作循環進行驗證，其中輕量化汽車電池負載取自美國國家環境保護局(EPA)城市動力測功機駕駛循環(UDDS)，以代表典型的城市駕駛條件。相關的車速和電池負載如圖5所示。對于由兩個電池模塊組成的電池組，每個電池模塊包含八塊電池，3D和0D/1D結果的最佳和最差溫度對比如圖6所示。在最佳情況下，電池溫度差異為0.10℃，而在最差的情況下，電池溫度差異為0.26℃。

 

 

圖5：EPA UDDS車速及配套電池負載

 

 

圖6：使用UDDS循環運行的電池系統的3D和0D/1D溫度結果之間的對比

 

綜上所述，本文介紹了用于電動汽車電池系統開發的一體化0D/1D和3D相關性工作流程。研究表明，即使對于高度動態和真實的負載循環，通過基于3D電池系統結果適當調整0D/1D模型，也可以獲得良好的準確性。這意味著，對于未來的電池系統開發工作，即使沒有先前的物理模型，0D/1D模型也可用于提供高保真度分析。此外，本博文中介紹的工作流程也代表了達索系統一體化建模與仿真(MODSIM)的一個示例，MODSIM是達索系統長期戰略的重要一環，旨在打破設計人員和仿真工程師之間的壁壘，同時加快產品的開發周期。