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Battery Thermal Analysis

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Battery Thermal Analysis Using 1D CFD and ML-Based Techniques

About the webinar:

The success of electric vehicles (EVs) relies heavily on efficient battery thermal management. This webinar explores how DEP engineers use cutting-edge simulation tools, including Machine Learning (ML)-based techniques, to analyze battery heat transfer and optimize cooling systems.


          

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The following two topics will be covered:

Topic A - Battery Cooling and Thermal Performance Using GT Suite

Efficiency in battery cooling and thermal simulations can be gained by converting a 3D model to a 1D representation using GT-SUITE. This approach helps quickly guide the design of cooling plates and other components.

 

Topic B - ML-Based System-Level Optimization of Cooling Circuits

We will showcase how machine learning technology-based tools were used along with a system-level cooling circuit model to quickly arrive at optimal design parameters that meet requirements.


Who should attend?

● Executives or Managers are responsible for EV development budgets and timelines.

● Product Development Team in Electrification

● Managers working on electric vehicles or battery systems       

● Battery CAE/CFD Engineers


For any queries, kindly contact DEP Webinar Team at webinars@depusa.com

The event is free, but registration is appreciated.


About DEP Engineering Services:

DEP provides advanced engineering product development and design services for various industries, including specialized EV development services

Detroit Engineered Products 

USA (HQ)  |  INDIA  |  CHINA  | BRAZIL  |  JAPAN

Call: +1 248 269 7130  I  Email: email@depusa.com I  Web: www.depusa.com

850 East LongLake Rd., Troy, Michigan 48085, USA

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来源:MeshWorks
ACTSystemElectricMeshWorks
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-07-14
最近编辑:3月前
DEP-MeshWorks
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MeshWorks强大的2D中面网格建模功能

本文摘要:(由ai生成)MeshWorks软件在汽车设计CAE仿真中表现出色,其网格变形、参数化和概念设计功能强大,支持高质量自动化网格划分。23.3版本在2D中面网格建模上显著增强,包括提升网格质量、高精度捕捉特征、优化网格流向等,相比同类产品提高了30%-40%的效率。MeshWorks的强大功能和优化使其成为汽车设计中处理复杂几何形状的理想选择。塑料件的网格划分是CAE仿真中的一个重要环节,它对于确保仿真结果的准确性和可靠性起着关键作用。汽车设计中涉及到的塑料件及铸件几何形状往往非常复杂,包括曲线、曲面以及各种特征结构。这些复杂的几何形状给网格建模带来了巨大的挑战。为了确保仿真结果的准确性,网格模型需要精确地反映这些复杂的几何特征。然而,创建这样的高精度网格模型却十分耗时耗力。对于内外饰的CAE工程师,如何快速划分塑料件的2D中面网格一直是汽车行业非常头疼的问题,往往划分一套子系统如(IP,console)要花费1-2个星期的时间。在如今激烈内卷的汽车市场竞争环境下,要提高建模划分网格效率是非常必须和重要的。同样,在目前流行的一体压铸的车身结构中,变厚度的铸件(如前炮塔,后地板铸件)往往也需要建立2D的中面网格用于耐久或碰撞分析。 MeshWorks一直以网格变形和网格参数化、概念设计等功能而著称,但实际上MeshWorks同样具备非常完备和强大的基础网格划分功能。•MW拥有强大的CAE网格划分引擎,可以对铸件、塑料件、钣金件等部件进行快速的2D及3D网格划分。•集成高级自动化的网格划分功能,创建高质量的网格,几乎不需要前期的几何清理工作。•MeshWorks采用全面的基于人工智能的特征识别引擎,其从而生成的网格模型可以到达极高的几何精度。•庞大模型的网格建模由网格参数模板控制,可以方便设定多种特征(如倒角、圆管、圆角及机加工表面)等网格划分控制参数及方法。•强大的特征移除和抑制工具可移除圆角、肋、凸台等特征,创建精简的网格模型。•提供集成工具箱,可以方便设定材料、属性及连接关系。•MeshWorks具备多种多样的六面体网格划分方法,如自动笛卡尔六面体划分方法,参数化拉伸六面体划分方法等。 MeshWorks即将发布的最新23.3版本对2D中面网格的建模进行了大幅度的增强:自动生成中面网格质量大幅提高高精度捕捉几何特征极佳的网格流向高效的变厚度赋予能力强大的自动网格质量修复功能经过大量的模型测试,MeshWorks的中面网格建模时间可比市场上同类产品减少30%-40%!以下是一些场景对比情况,仅供参考:来源:MeshWorks

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