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電池セルの熱設計の課題
バッテリーの熱管理における主な課題の1つは、温度が最大動作限界値以下になるようにすることです。温度が高くなると、効率が低下し、経年劣化が早まり、安全性が損なわれる可能性があります。 冷却システムを適切に設計するためには、エンジニアはバッテリで発生する熱に関する知識が必要です。
電池モジュールの熱挙動を理解し予測するには、電池の排熱と電池セルの電気的・機械的特性を統合する必要があります。電池セルの電気的特性をリンクさせることで、より優れた電池の熱除去率を冷却システムの設計に利用することができます。
エンジニアリング・ソリューション
バッテリーの熱挙動のシミュレーションは、バッテリーセルの物理的な試験データによって強化することができます。 バッテリ試験の1つに、ハイブリッド・パルス・パワー特性評価（HPPC）と呼ばれるものがあります。 この試験により、電池の内部抵抗を計算することができます。 以下は、HPPC データ・セットの例からの 1 パルスの例です。 パルスの電池セルの内部抵抗は、電圧降下を電流で割った値に比例します。 Twin Builder は複数の温度と充電状態（SOC）レベルを含む HPPC データセット全体から抵抗値を生成します。この抵抗値は、回路の電流と電圧とともに、セルの熱損失電力を予測するために使用されます。
Ansys Twin Builder ソフトウェアは、バッテリセルとモジュールの熱挙動をシミュレー ションおよび解析するためのツールを提供します。Twin Builder のバッテリウィザード機能を使用すると、複雑な熱相互作用のモデリングや、さまざまなバッテリの放電挙動の評価を行うことができます。Twin Builderは、HPPCデータを利用して熱除去値を迅速に生成することができます。
Twin Builderを使用することで、エンジニアはパラメトリック・スタディを実施し、さまざまな設計構成を検討することができます。これにより、均一な温度分布と効率的な放熱を確保するソリューションを特定し、最終的にバッテリの性能と安全性を向上させることができます。
熱管理の課題に対処するために，ANSYS ソフ トウェアを使用して複数の入力を評価するこ とができます． これらの入力には、さまざまなセル容量、Cレート、HPPCデータなどが含まれます。 Twin Builder のシミュレーション機能では、このようなさまざまな入力を評価できます。
方法
このディスカッションでは、ANSYS Twin Builderを使用したバッテリシミュレーションのセットアップについて説明します。これらのステップには、思考マップ、製品マップ、Twin Builderケースのセットアップが含まれます。
思考マップ 電池セルの思考マップは、アイデア、概念、または情報を構造化された方法で整理し、表 現するために作成されます。 下の思考マップは、シミュレーション研究の目的と、その目的を達成するための質問を示しています。 各質問の後には、それぞれの質問に対処するための理論、行動、予測が続きます。 結果は、生成されるたびに各枝の一番下に追加されます。
製品マップ 製品の特徴をリストアップし、分類するために、回路内の電池セルの製品マップを生成します。製品マップは、思考マップの理論/アクションに対応する要素を示します。
下のマップは電池 HPPC データファイルと Twin Builder 回路の例です。 赤色のテキスト項目は、可変または不変の要因です。
下のマップは、バッテリHPPCデータセットと研究用に操作された電圧パルスの例を示しています。赤色のテキスト項目は変動要因です。
ツインビルダー・シミュレーション： ツインビルダー・モデルは、思考マップで作成された研究に従って生成されます。 この場合、7因子、2レベル、分数因子のDOEが採用され、その結果8つのユニークなツインビルダー処理が生成されます。 下の画像は、バッテリーモデルの入力を行う一連の手順を示しています。 最初の画像はバッテリーウィザード内のセル設定ツールで、2つ目の画像は回路内のセルです。
電流源は 20 秒の初期遅延の後、10 秒間 10 アンペアの振幅を持つ台形プロ ファイルを使用します。
電池セルの熱損失、電圧、電流を中心にシミュレーション計算を実行し、結果を生成します。熱損失の処理データを分析し、理論的な疑問を解決し、予測を確認または矛盾させます。
ツインビルダーバッテリーのシミュレーション結果
グラフィカルな解析 以下のグラフは、処理に対する過渡的なバッテリー・セル電力損失の結果を示しています。このグラフから、電圧の深さが最も重要な要因であることがわかります。 HPPC データの電圧降下が大きいと、電池の抵抗が大きくなり、その結果電力損失が大きくなります。 その他の入力要因は、熱損失の変動をより小さくします。
以下のグラフもそれぞれ、HPPC電圧深度がセルの電力損失に対する最も大きな要因であることを示しています。回路入力温度、HPPC 電流、Twin Builder バッテリー容量の影響は軽微です。電圧シフトとタイムストレッチの影響はごくわずかです。
観察結果
電圧降下の深さ HPPCパルスの電圧降下深さが深くなると、内部抵抗が高くなり、したがって熱損失が大きくなります。
回路温度： 回路温度は、25℃でのパルスの電圧降下が45℃での電圧降下よりも大きいため、抵抗に軽度の影響を与えます。 電圧降下が大きいと抵抗が大きくなり、熱損失が大きくなります。
HPPCデータ電流： HPPCファイルで指定された電流が大きいほど、抵抗が小さくなり、したがって熱損失が小さくなります。
バッテリーウィザードのセル容量： セル容量が抵抗に与える影響は軽微であり、したがって熱損失に与える影響も軽微でした。
HPPC SOC： HPPCのSOCは、抵抗への影響は小さく、したがって熱損失への影響も小さい。
電圧シフト： 電圧シフトは抵抗にほとんど影響を与えず、したがって熱損失にもほとんど影響を与えません。
電圧タイムストレッチ： タイムストレッチはパルス電圧降下にほとんど影響を与えず、したがって熱損失にもほとんど影響を与えません。
まとめ
Twin Builder のシミュレーションはそれぞれ 2 秒以内で解けました。 エンジニアは、HPPCデータから電池セルの熱損失をすばやく求めることができます。
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