Моделирование модуля аккумулятора — линейные инвариантные инвариантные модели пониженного порядка

Join the forum for Designers!

Your expertise is vital to the community. Join us and contribute your knowledge!

Share, learn and grow with the best professionals in the industry.

Аккумуляторные проблемы с тепловым дизайном

Проектирование батарейных модулей для циклов использования представляет несколько уникальных проблем с тепловой инженерией.

Циклы использования, такие как циклы привода, включают переменные нагрузки, скорости и условия окружающей среды, требующие аккумуляторов для обеспечения постоянной производительности при динамическом напряжении. Управление тепловым поведением является критическим, так как колеблющиеся токи генерируют тепло, которое может ухудшать ячейки. Дизайнеры должны обеспечить оптимальную плотность энергии, выходную мощность и безопасность, в то же время уравновешивая размер, вес и ограничения затрат. Кроме того, клетки должны быть тщательно сопоставлены, чтобы избежать дисбаланса, которые влияют на производительность и продолжительность жизни. Прогнозирование долгосрочной деградации при реальном велосипеде еще больше усложняет дизайн. В целом, достижение долговечности, эффективности и надежности в различных сценариях вождения требует тщательного инженерного и передового контроля.

Инженерное решение

Чтобы решить проблемы с аккумулятором в циклах диска, инженеры используют несколько решений. Системы теплового управления, такие как жидкое охлаждение или материалы с изменением фазы, регулируют температуру и предотвращают перегрев. Системы управления аккумуляторами (BMS) контролируют напряжение, ток и температуру для обеспечения балансировки ячеек и безопасной работы. Усовершенствованные инструменты моделирования и моделирования помогают прогнозировать производительность и деградацию в различных условиях привода. Выбор клеток и сопоставление улучшают однородность и долговечность. Структурная конструкция оптимизирует упаковку для веса, долговечности и безопасности аварии. Кроме того, алгоритмы адаптивного управления регулируют доставку мощности в режиме реального времени для повышения эффективности и продления срока службы батареи в разных сценариях вождения.

Использование ANSYS Fluent является эффективным инструментом для оценки решений тепловой системы аккумулятора; Однако эти оценки могут представлять несколько проблем. Создание точных моделей требует подробных входных данных, включая свойства материала и поведение ячеек в различных условиях, которые могут быть трудно получить. Проверка моделирования с высокой точки зрения во фларице является вычислительно интенсивным и трудоемким при рассмотрении циклов использования. Используя модели пониженного порядка в цифровых тепловых растворах ANSYS для циклов использования в режиме реального времени. В этом блоге рассматривается линейная модель инварианта (LTI) пониженного заказа (ROM) для модуля аккумулятора.

Метод

Настройка теплового модуля аккумулятора с помощью ANSYS Fluent и Digital Twin в этом обсуждении включает в себя несколько шагов. Эти шаги включают в себя карту мышления, карту продукта, настройку корпуса свободного корпуса и цифровую двухсудистскую настройку Twin Builder.

Карта мышления: Мысльская карта характеристик формования выдувания генерируется для организации и представления идей, концепций или информации структурированным образом. На приведенной ниже карте мышления показана цель исследования симуляции и вопросы, просящие для решения цели. Каждый вопрос сопровождается теорией, действием и прогнозом для решения каждого вопроса. Результаты также будут добавлены в нижнюю часть каждой ветви по мере их создания.

Карты продукта: Карта продукта парисона и плесени выдувает, чтобы перечислять и классифицировать функции продукта. Карта продукта указывает некоторые факторы, которые соответствуют теориям/действиям в карте мышления.

Свободное обучение симуляции: Модели Fluent выполняются для учебных целей в соответствии с исследованиями, произведенными картой мысли. Сначала выполняется устойчивое моделирование холодного потока, чтобы генерировать раствор для потока охлаждающей жидкости холодной пластины с нулевым тепловым высвобождением клеток и током нуля. Затем уравнения потока деактивируются, и уравнение энергии активируется. На приведенных ниже изображениях показана последовательность этапов для обучения модели LTI с одним входным множественным выводом и с несколькими входными моделями пониженного порядка в модели Fluent Battery.

На следующем изображении показана активация набора инструментов из батареи и выбор типа LTI ROM на панели модели батареи.

Следующее изображение показывает различную процедуру выбора для одного входного вывода (SIMO) по сравнению с множественными выходными (MIMO) ПЗУ (MIMO) при выборе тепла громкости. Совет: укажите значение мощности, прежде чем нажать кнопки «Добавить как группа» или «добавить индивидуально».

Входной ток вкладки для жары джоула активируется в обоих случаях; и в обоих случаях используются ячейки, добавленные индивидуально для среднего значения зоны ячейки, как показано ниже. После настройки переходной настройки настройки применяются, и активируется обучение.

Цифровое двойное симуляция: Цифровая функциональность Twin для линейного инвариантного ROM в Twin Builder доступна через Twin Builder> Toolkit> идентификация тепловой модели. На приведенных ниже изображениях показана последовательность этапов для выполнения модели LTI с моделью с одним входом множественного вывода пониженного порядка (слева) и модели с несколькими входными выводами пониженного порядка (справа) в двойном строителе.

Сгенерированная модель перетаскивается из библиотеки компонентов в схематическое окно. Постоянные входы для тепловой нагрузки и тока добавляются и подключены к модели. Квадратная функция добавляется между постоянным блоком тока и входом теплового джоуля, потому что тепловая нагрузка является функцией квадрата тока. Для Simo ROM постоянная тепловая нагрузка соответствует нагрузке на головку модуля. Для Mimo ROM постоянная тепловая нагрузка подключена ко всем входам и имеет значение, равное тепловой нагрузке на ячейку.

Анализ двойного строителя выполняется для получения результатов переходной температуры. Расчеты моделирования выполняются для получения результатов, сосредоточив внимание на температуре и времени моделирования. Пробеги Fluent были выполнены параллельно с 10 процессорами и использовали размер шага временного шага, равный максимальному размеру временного шага, указанного для цифровых двойных прогонов. Данные о лечении анализируются, чтобы ответить на теорические вопросы и подтвердить или противоречить прогнозам.

Результаты свободного и цифрового двойного моделирования

Графический анализ времени обучения: Таблицы ниже отображают время, проведенное на обучении ПЗУ в свободном. Многочисленные входные учебные заведения (MIMO) заняли более шесть раз больше, чем одно входное обучение с множественным выводом (SIMO), потому что было 13 входов по сравнению с 2.

Графический анализ времени моделирования: Таблицы ниже отображают время, потраченное на моделирование использования во владении и цифрового близнеца. Первый сценарий имел постоянную тепловую нагрузку, в то время как второй и третий сценарии имели переходные тепловые нагрузки. Цифровое время двойного пробега составляло менее 4 секунд. Соответствующим бегам потребовалось несколько часов.

Графический анализ температуры моделирования: Диаграммы ниже отображают сравнение температуры между прогонами бегства и соответствующими ROM SIMO и MIMO с постоянной тепловой нагрузкой. Очень трудно увидеть разницу в температуре; Тем не менее, разница во времени моделирования велика.

Графический анализ температуры моделирования: На приведенных диаграммах отображается сравнение температуры между прогонами Fluent и соответствующими цифровыми двойными прогонами с нагрузками прямого и обратного цикла. Очень трудно увидеть разницу в температуре; Тем не менее, разница во времени моделирования велика.

Графический анализ влияния тока батареи: Приведенные ниже диаграммы отображают сравнение температуры между двумя уровнями тока с нагрузкой вперед и обратного цикла. В конце циклов можно увидеть разницу в полугодании в температуре. Каждый запуск занимал менее 4 секунд, чтобы выполнить.

Видео

Детали настройки: Следующее видео проходит через выделения настройки как для Simo, так и для Mimo, используя Fluent и Twin Builder.

Преимущества решения ANSYS

ANSYS предлагает расширенные возможности для моделирования тепловых систем аккумулятора, которые предлагают многочисленные преимущества, включая улучшенную оптимизацию проектирования, повышенную надежность и экономию затрат. Точно прогнозируя производительность модуля батареи в соответствии с циклами использования, производители могут проектировать продукты, которые более эффективно соответствуют конкретным требованиям.

В конечном счете, ANSYS Fluent и Digital Twin предоставляют комплексную виртуальную среду для оценки циклов использования и систем охлаждения тонкой настройки.

Fluent и цифровой близнец ANSYS позволяют оценить множество факторов проектирования/входных факторов, таких как тока и постоянная или переменная тепловая нагрузка. Тепловой инженер аккумулятора может оценить несколько вариантов проектирования в цифровом близнецов, чтобы понять тепловое поведение в режиме реального времени. Помимо цифрового близнеца и свободного, ANSYS предоставляет такие инструменты, как LS-дина, DesignXplorer, Optislang и Mechanical для дальнейшей конструкции параметризации и оценки.

Join the forum for Designers!

Your expertise is vital to the community. Join us and contribute your knowledge!

Share, learn and grow with the best professionals in the industry.