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Desafíos del diseño térmico de módulos de baterías
El diseño de módulos de baterías para ciclos de uso presenta varios retos de ingeniería térmica únicos.
Los ciclos de uso, como los ciclos de conducción, implican cargas, velocidades y condiciones ambientales variables, lo que exige que las baterías ofrezcan un rendimiento constante bajo estrés dinámico. La gestión del comportamiento térmico es fundamental, ya que las corrientes fluctuantes generan calor que puede degradar las celdas. Los diseñadores deben garantizar una densidad energética, una potencia de salida y una seguridad óptimas, equilibrando al mismo tiempo las limitaciones de tamaño, peso y coste. Además, las células deben ajustarse cuidadosamente para evitar desequilibrios que afecten al rendimiento y la vida útil. Predecir la degradación a largo plazo en ciclos reales complica aún más el diseño. En general, lograr durabilidad, eficiencia y fiabilidad en diversos escenarios de conducción exige una ingeniería cuidadosa y estrategias de control avanzadas.
Solución de ingeniería
Para hacer frente a los retos que plantean los módulos de baterías en los ciclos de accionamiento, los ingenieros emplean varias soluciones. Los sistemas de gestión térmica, como la refrigeración líquida o los materiales de cambio de fase, regulan la temperatura y evitan el sobrecalentamiento. Los sistemas de gestión de baterías (BMS) controlan la tensión, la corriente y la temperatura para garantizar el equilibrio de las celdas y un funcionamiento seguro. Las herramientas avanzadas de modelado y simulación ayudan a predecir el rendimiento y la degradación en distintas condiciones de funcionamiento. La selección y el emparejamiento de las celdas mejoran la uniformidad y la longevidad. El diseño estructural optimiza el peso, la durabilidad y la seguridad en caso de colisión. Además, los algoritmos de control adaptativo ajustan la entrega de energía en tiempo real para mejorar la eficiencia y prolongar la vida útil de la batería en diversos escenarios de conducción.
El uso de ANSYS Fluent es una herramienta eficaz para evaluar soluciones de sistemas térmicos de baterías; sin embargo, estas evaluaciones pueden presentar varios retos. La creación de modelos precisos requiere datos de entrada detallados, incluidas las propiedades de los materiales y el comportamiento de las celdas en diversas condiciones, que pueden ser difíciles de obtener. La validación de simulaciones de alta fidelidad en Fluent es intensiva desde el punto de vista computacional y requiere mucho tiempo si se tienen en cuenta los ciclos de uso. Al aprovechar los modelos de orden reducido en Ansys Digital Twin, las soluciones térmicas para los ciclos de uso pueden evaluarse en tiempo real. Este blog aborda el modelo de orden reducido (ROM) invariante en el tiempo lineal (LTI) para un módulo de batería.
Método
La configuración de la simulación térmica del módulo de batería con Ansys Fluent y Digital Twin en esta discusión implica varios pasos. Estos pasos incluyen el mapa de ideas, el mapa de productos, la configuración del caso Fluent y la configuración de Twin Builder Digital Twin.
Mapa mental: Un mapa mental de las características del moldeo por soplado se genera para organizar y representar ideas, conceptos o información de forma estructurada. El siguiente mapa mental muestra el objetivo del estudio de simulación y las preguntas formuladas para abordar el objetivo. Cada pregunta va seguida de una teoría, una acción y una predicción para abordarla. Los resultados también se añadirían en la parte inferior de cada rama a medida que se generen.
Mapas de productos: Se genera un mapa de producto del parison de moldeo por soplado y moldes para enumerar y categorizar las características del producto. Un mapa de producto indica algunos factores que corresponden a teorías/acciones en el mapa de pensamiento.
Simulación de formación fluida: Los modelos Fluent se ejecutan con fines de entrenamiento según los estudios producidos por el mapa mental. Primero se realiza una simulación de flujo en frío en estado estacionario para generar una solución para el flujo de refrigerante de la placa fría con cero liberación de calor de la célula y cero corriente de la pestaña. A continuación, se desactivan las ecuaciones de flujo y se activa la ecuación de energía. Las imágenes siguientes muestran la secuencia de pasos para entrenar el modelo LTI con Single Input Multiple Output y con Multiple Input Multiple Output Reduced Order Models en el modelo de batería de Fluent.
La siguiente imagen muestra la activación del Kit de herramientas ROM de batería y la selección del tipo de ROM LTI en el panel Modelo de batería.
La siguiente imagen muestra el procedimiento de selección diferente para las ROM de entrada única y salida múltiple (SIMO) frente a las ROM de entrada múltiple y salida múltiple (MIMO) al seleccionar el Calor de volumen. Consejo: Especifique el valor de potencia antes de hacer clic en los botones «Añadir como grupo» o «Añadir individualmente».
La pestaña Entrada Corriente para Calor Joule está activada en ambos casos; y en ambos casos se utilizan celdas añadidas individualmente para el Promedio de la Zona de Celdas como se muestra a continuación. Después de configurar el Transient Setup, los ajustes se Aplican, y se activa Run Training.
Simulación Digital Twin: A la funcionalidad Digital Twin para ROM Lineal Invariante en el Tiempo en Twin Builder se accede a través de Twin Builder > Toolkit > Thermal Model Identification. Las imágenes de abajo muestran la secuencia de pasos para ejecutar el modelo LTI con Single Input Multiple Output Reduced Order Model (izquierda) y Multiple Input Multiple Output Reduced Order Model (derecha) en Twin Builder.
El modelo generado se arrastra desde la biblioteca de componentes a la ventana esquemática. Las entradas constantes para la carga de calor y la corriente son añadidas y conectadas al modelo. Se añade una función cuadrada entre el bloque constante de corriente y la entrada de calor en julios porque la carga térmica es una función de la corriente al cuadrado. Para la ROM SIMO, una carga térmica constante corresponde a la carga principal del módulo. Para la ROM MIMO se conecta una carga térmica constante a todas las entradas y tiene un valor igual a la carga térmica por célula.
Se realiza un análisis Twin Builder para generar los resultados de temperatura transitoria. Los cálculos de simulación se ejecutan para generar los resultados, centrándose en la temperatura y el tiempo de simulación. Las ejecuciones de Fluent se realizaron en paralelo con 10 procesadores y se utilizó un tamaño de paso de tiempo igual al tamaño de paso de tiempo máximo especificado para las ejecuciones de Digital Twin. Los datos de los tratamientos se analizan para responder a las preguntas de la teoría y confirmar o contradecir las predicciones.
Resultados de la simulación Fluent y Digital Twin
Análisis gráfico del tiempo de formación: Los siguientes gráficos muestran el tiempo empleado en entrenar las ROMs en Fluent. El entrenamiento de múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO) tardó más de seis veces más que el entrenamiento de una sola entrada y múltiple salida (SIMO) porque había 13 entradas en comparación con dos.
Análisis gráfico del tiempo de simulación: Los gráficos siguientes muestran el tiempo empleado en simular el uso en Fluent y en Digital Twin. El primer escenario tenía una carga térmica constante, mientras que el segundo y el tercero tenían cargas térmicas transitorias. Los tiempos de ejecución de Digital Twin fueron inferiores a 4 segundos. Las correspondientes ejecuciones de Fluent tardaron horas.
Análisis gráfico de la temperatura de simulación: Los gráficos siguientes muestran la comparación de temperatura entre las ejecuciones de Fluent y las ROM SIMO y MIMO correspondientes con carga térmica constante. Es muy difícil ver una diferencia en la temperatura; sin embargo, la diferencia de tiempo de simulación es grande.
Análisis gráfico de la temperatura de simulación: Los gráficos siguientes muestran la comparación de temperatura entre las ejecuciones de Fluent y las correspondientes ejecuciones de Digital Twin con cargas de ciclo directo e inverso. Es muy difícil ver una diferencia en la temperatura; sin embargo, la diferencia de tiempo de simulación es grande.
Análisis gráfico de la influencia de la corriente de la batería: Los gráficos siguientes muestran la comparación de temperatura entre los dos niveles de corriente con cargas de ciclo directo e inverso. Se puede observar una diferencia de medio grado en la temperatura al final de los ciclos. Cada ciclo tardó menos de 4 segundos en ejecutarse.
Vídeo
Detalles de la instalación: El siguiente vídeo muestra los pasos más destacados de la configuración SIMO y MIMO con Fluent y Twin Builder.
Ventajas de la solución Ansys
ANSYS ofrece funciones avanzadas para la simulación de sistemas térmicos de módulos de baterías que ofrecen numerosas ventajas, como la optimización del diseño, la mejora de la fiabilidad y el ahorro de costes. Al predecir con exactitud el rendimiento de los módulos de baterías por ciclos de uso, los fabricantes pueden diseñar productos que cumplan requisitos específicos de forma más eficiente.
En definitiva, ANSYS Fluent y Digital Twin proporcionan un entorno virtual completo para evaluar los ciclos de uso y ajustar los sistemas de refrigeración.
Ansys Fluent y Digital Twin permiten la evaluación de múltiples factores de diseño/entrada, como la corriente y la carga térmica constante o variable. Un ingeniero térmico de baterías puede evaluar múltiples opciones de diseño en Digital Twin para comprender el comportamiento térmico en tiempo real. Además de Digital Twin y Fluent, ANSYS proporciona herramientas como LS-Dyna, DesignXplorer, OptiSLang y Mechanical para una mayor parametrización y evaluación del diseño.
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