首页/文章/ 详情

力——电化学耦合前沿研究——锂电池

22天前浏览242

点击上方蓝字了解更多计算与STEM领域研究前沿



文一:

 

锂离子电池电化学-力学耦合的定量化研究

摘要:

锂离子电池的安全性和耐用性本质上取决于电化学和力学的耦合。需要跨学科的研究来理解和量化耦合行为。在这里,我们在多物理场建模的支持下,设计并进行了力学约束的充放电表征,以揭示锂离子电池中固液电极电解质和固体-固体活性材料的耦合机制。我们证明,在力学约束下的锂离子电池单元在充电过程中表现出更高的电压和更短的充电时间,这是由于电极孔隙率降低导致的电解质电阻增加和扩散率降低。电池的反作用力响应是电池结构力学响应和锂离子插层/脱层诱导的电化学体积变化的综合结果。在力学约束下,电池容量在快速充电情况下显著降低;然而,它可以通过恒压充电方式来恢复。研究结果强调了多物理方法在揭示电化学-机械耦合机制以指导电池系统设计和管理方面的前景。

 

图:在0.1C、0.5C和1C的C速率下,电池在力学约束下的典型电压和力学响应。

 

图:力学约束对电池性能的影响。

 

图:1000N预加载充放电过程中电池在力学约束下的受力响应机理。

 

图:考虑循环效应的电池的电压、温度和力学响应。

 

图:具有详细隔膜层、电极集流体和活性材料的袋式电池的计算模型。

文二:

 

圆柱形锂离子电池机械电化学耦合性能的实验研究

摘要:

随着锂离子电池安全要求的不断提高,迫切需要研究锂离子电池的力学性能和失效机理。在这项工作中,我们开发了一种集成光学成像和红外热成像功能的原位力学-电化学仪器,以研究电池在荷载作用下对其循环寿命、充放电性能和电化学阻抗的影响。该仪器可以实现各种加载形式,同时采集力、位移、温度和电压信号,实时监测电池的微观损伤和温度分布。进行了机械电化学耦合实验,以研究圆柱形压缩的机械滥用对电池容量和电化学阻抗的影响。还研究了压缩机械滥用对电池循环性能的影响。实验结果为预测力学损伤对电池性能的影响提供了参考。

 

图:LIB力学-电化学耦合原位测试系统。整体视图显示了光学红外原位测试仪器,包括加载系统、电池测试仪、电化学工作站和计算机;腔内视图显示了力传感器、热敏电阻传感器、光学显微镜和热成像仪;后视图显示了液压缸和位移传感器;信号采集软件如尾图所示。

 

图:电池放置的实体图。使用定制的工具来确定电池和压头的相对位置。

 

图:三种电池的容量和EIS。(a) 压缩0mm电池的容量,(b)压缩2mm电池的容量;(c)压缩4mm电池的容量。压缩0 mm和2 mm电池的容量和EIS变化很小,压缩4 mm电池的电容和EIS发生了显著变化。

文三:

 

解开锂离子电池在动态力学载荷下的机械-电化学耦合行为

摘要:

动态力学荷载,如冲击,是引发锂离子电池(LIB)短路、热失控甚至火灾/爆炸后果的主要灾难性因素之一。在这项研究中,研究了动态荷载下锂离子袋电池的力学完整性和电耦合行为。设计并进行了两种类型的实验,即压缩和落锤试验。研究了电池的荷电状态(SOC)和荷载率依赖性,以及它们的耦合效应。此外,通过实时监测负载过程中的电压变化,研究了电池的力响应和电行为之间的相互作用。LiCoO2锂离子袋电池的实验表明,较高的SOC和负载率会提高电池结构刚度。此外,负载率通过SOC效应加剧了电池结构的硬化。结果表明,电池组件的变形和材料失效共同决定了电池的电性能。更高的负载率会导致更快的电压降和更严重的内部短路。这种短路放电过程反过来又会影响动态载荷中的力响应。研究结果可能为LIB电气和力学耦合完整性的基本理解提供有用的见解,并为其碰撞安全设计奠定坚实的基础。

 

图:(a) 选定LiCoO2锂离子袋电池的几何形状和组成,(b)一个实验样品在1℃下的充电/放电曲线。

 

图:(a)压缩实验装置(实验设备包括通用材料试验机、压缩测试平台和电压传感器)和(b)落锤实验装置(试验设备包括一组质量块、负载传感器、数字示波器和测试平台)的示意图。

 

图:(a) 加载速率为0.5 mm/min时,不同SOC值下LIB的荷载位移曲线。(b)SOC¼0.2和0.4时LIB的峰值加载冲击能量曲线。(c) 载荷-位移曲线和(d)SOC为¼0.2的不同载荷速率下LIB的初始切线模量(落锤载荷速率在初始阶段(0e0.5 mm)被视为常数)。

文四:

 

电化学-力学耦合测量

摘要:

锂金属固态电池(LiSSB)在材料、组件和电池力学行为的测量以及基本力-电化学(热力学、输运和动力学)耦合的测量和理论方面提出了新的挑战。在这里,我们对正在进行的主要力学和电化学-力学(ECM)研究进行了分类,并概述了主要的力学测试平台。我们强调测试平台之间的关键区别,包括基于尖端与基于平台的样品压缩、基于表面与基于体积的分析、与真空或惰性气氛环境的易集成性、长时间控制和测量力/位移的能力、力和接触面积的范围等。在我们回顾的技术中,纳米压痕平台提供了一些独特的优势,这些优势与能够在接近1mm2的面积上使用基于尖端的纳米压痕技术和基于压板的压缩技术有关。样品设计也很重要:虽然大多数努力都是基于颗粒的(即使用固体电解质和阴极活性材料的颗粒,并使用烧结或压力使其致密化),但电化学响应的结果来自现有颗粒的整体收集。相比之下,薄膜(<1 mm)固态电池材料(如Li、LiPON、LCO)提供了定义清晰、均匀的结构,非常适合基础电化学力学研究,并为推动LiSSB和其他领域的潜在科学进步提供了重要机会。我们相信,通过对LiSSB材料、组件和电池的测试结构和实验方法的精心和新颖的共同设计,有令人兴奋的机会推进力学性能和电化学力学耦合的测量。

 

图:应力对由锂金属、单离子导电SE和多孔阴极组成的全电池中一系列过程的影响。

 

图:电化学-力学耦合分类。

 

图:ECM耦合测量的测试结构设计考虑。

文五:

 

具有粒子相互作用的一致耦合多尺度机力学-电化学电池模型及其验证

摘要:

作为一种固有的多尺度结构,连续尺度电池电极由许多微尺度粒子组成。目前,人们普遍认为每个粒子都是孤立的,而粒子中的应力只影响固体扩散。颗粒之间缺乏机械相互作用,应力对电化学反应速率的影响使得力学和电化学在连续尺度上解耦:电极中施加的连续尺度应力对电极中电化学反应的空间分布没有影响,反之亦然。本文首先提出了一个在微观和连续尺度上一致耦合力学和电化学的多尺度模型。微观颗粒应力是颗粒内浓度梯度诱导应力和颗粒相互作用应力的叠加,后者通过代表性体积单元与连续体尺度应力有关。电化学电荷转移动力学被推广到应力效应。粒子中的扩散由包括应力和相变的化学势描述。同时,我们开发了一个直接的三维粒子网络模型,该模型由真实的活性材料粒子组成。与多尺度模型不同,粒子网络模型中没有尺度分离和均匀化:所有粒子都用完全耦合的三维力学-电化学方程和有限元方法明确建模。粒子网络模型的结果是准确的,可以作为标准,但由于计算成本高,可以计算的粒子网络的大小是有限的。多尺度模型和粒子网络模型的结果比较表明,与三维粒子网络模型相比,多尺度模型具有良好、令人满意的精度,同时大大降低了计算成本。多尺度模型是解决电极中各种耦合问题的有力工具,从颗粒间裂纹扩展到高性能和长循环寿命的电极结构设计。

 

图:颗粒中的应力是浓度梯度诱导应力的叠加。

 

图:所有颗粒内(a)锂浓度、(b)径向应力和(c)沿颗粒半径的切向应力的分布。

 

图:直接三维粒子网络模拟中(a)300秒和(b)500秒时粒子中锂浓度的分布。

   


如果你觉得此文对你有帮助,请点赞,谢谢!


计算机技术在科学&技术&工程&数学中得到了广泛的应用,力学方面,计算机技术成为了科学的第四次革命性技术,现在基于计算机的数据科学已经逐步成为力学等其他科学发现的第四范式。人工智能、大数据、数字孪生等概念已经逐步成为当今时代的主题。智能制造、智能算法、数据驱动力学、大语言模型、自动驾驶在当今社会展现出巨大潜力,吸引了大量的研究人员。同时高性能显卡和多核中央处理器的出现为大规模数值模型的高性能计算提供了强大算力。公 众号为力学相关行业的爱好者、教育人士和从业者提供一个平台,希望能通过自己对前沿研究、技术培训和知识、经验的整理、分享带给相关读者一些启发和帮助。

STEM与计算机方法

扫一扫二维码关注本公 众号

 

来源:STEM与计算机方法
碰撞化学光学通用裂纹理论自动驾驶爆炸材料多尺度数字孪生人工智能
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:2024-10-14
最近编辑:22天前
江野
博士 等春风得意,等时间嘉许。
获赞 46粉丝 43文章 306课程 0
点赞
收藏
作者推荐

微观力学的前沿研究

点击上方蓝字了解更多计算与STEM领域研究前沿文一: 细观力学模型对短纤维复合材料力学性能预测的影响摘要:比较了Tandon Weng(T-W)、Halpin Tsai(H-T)微观力学模型和用于确定单向取向短纤维复合材料刚度的渐近均匀化方法(NIAH)的新数值实现。基于严格的数学理论,NIAH可以很容易地使用商业软件作为黑匣子来实现,作为代表性的体积方法。基于最优Latin-hy撞击采样方法,使用随机序贯吸附技术(RSA)生成了代表性体积单元(RVE)模型。对于任意纤维取向,将NIAH方法与T-W和H-T微观力学模型的取向平均进行了比较。发现这三种方法在预测短纤维复合材料的有效性能方面非常一致。最后,将三种方法计算的结果与实验值进行了比较。结果表明,本文中的三种方法与测量值非常吻合。然而,对于具有纤维长度和纤维直径分布的随机取向短纤维复合材料,NIAH方法仍然可以提供具有足够预测精度的计算结果,而其他两种方法并不更有效。 图:渐近均匀化方法的数值实现流程图。 图:空间随机分布纤维的晶胞和网格:(a)网格化晶胞模型,(b)网格化纤维模型。 图:重量百分比为10%的完全随机取向纤维的RVE。文二: 复合材料损伤机制的近场动力学微观力学模型摘要:本研究提出了一种新的三维(3D)微观力学近场动力学(PD)模型,以建立纤维形状、尺寸和分布、损伤起始和尺寸效应关系等微观结构特征之间的关系。它特别允许研究复合材料的有效弹性性能和损伤机制。它能够应用纯应变、纯应力和混合应力-应变约束,同时考虑温度变化的影响。此外,它允许从单一负载情况评估有效的材料性能。通过使用微观结构另一侧的材料点完成相互作用域,自然地应用了周期性边界条件。此外,该3D PD微观力学模型不需要对均匀化和去均匀化进行任何表面校正。通过基于状态的PD构建和分析复合材料的复杂异质微观结构。在渐进损伤分析过程中考虑了材料的可变性,以捕捉更真实的失效机制。围动力预测恢复了文献中可用的结果;从而验证了本微观力学模型的准确性和有效性。 图:对于水平δ=3Δx的均匀立方体网格,材料点上的法线和剪切键,键长变化为d=Δx、2Δx或3Δx。 图:微结构顶点上的控制点。 图:应用牵引边界条件的三正交曲面。 图:在xy平面内受纯剪切的机织物微观结构中的脱粘和锥形断裂表面。文三: 基于热力学的胶凝材料损伤与塑性颗粒细观力学模型摘要:众所周知,整体水泥基材料的力学行为受到其颗粒性质的显著影响。本文描述了一种基于颗粒微观力学范式和热力学的方法,将粒度对水泥基材料的影响结合起来。因此,已经推导出了利用晶粒尺度力-位移关系的宏观尺度本构方程。在这一推导中,基于热力学框架建立了晶粒自由能和耗散与宏观尺度行为之间的联系。根据晶粒对相互作用的自由能,得到了柯西应力张量的表达式。此外,利用晶粒对相互作用的自由能和耗散势,我们发现了一个晶粒尺度的克劳修斯-迪昂型不等式。因此,颗粒间本构方程是以通常的方式获得的,除了这些方程基于简单的物理激励自由能和耗散函数,这些函数是根据颗粒对相互作用公式化的。导出的模型用于模拟文献中报道的各种实验测试,以评估多轴条件下的材料响应。对结果进行分析,旨在揭示晶粒尺度机制与宏观尺度行为之间的联系。 图:压缩和拉伸中的法向力-位移关系。 图:不同约束水平下的压缩应力-应变行为(a)和拉伸应力-变形行为(b)。(a)部分的插图代表了文献中的实验测量结果。文四: 描述准脆性材料损伤和塑性演化的耦合微平面和微观力学模型摘要:准脆性材料由于其复杂的介观成分和微观缺陷而表现出显著的异质性,其宏观力学行为在很大程度上取决于裂纹的萌生、扩展和摩擦滑移。在这项研究中,通过耦合微平面和微观力学,提出了一种新的本构模型,可以考虑准脆性材料的细观损伤和塑性机制。微平面用于模型的整个构建过程:首先,建立代表性体积单元(RVE)来表征准脆性材料的介观结构,并充分利用微平面的优点来表征等效裂纹-基体系统。然后,阐明了宏观应变和微平面应变(应力)之间的关系。其次,考虑裂纹的单边效应,建立了微平面和RVE的自由能势函数表达式。第三,对于每个微平面,为开放和封闭裂纹构建了以损伤驱动力为特征的损伤准则,特别是构建了一个新的塑性准则,描述了应变软化变形过程中静摩擦特性耦合损伤和扩容行为。通过考虑微平面将宏观和介观应力应变联系起来的特点,推导出了一种基于牛顿-拉夫逊方法的高效返回映射算法。最后,模拟了常规三轴压缩、单轴拉伸、直剪和真三轴压缩应力路径下的应力-应变曲线以及损伤和塑性的演变,并通过与实验数据的比较验证了模型的有效性。为了更好地反映细观损伤与宏观力学行为之间的内在相关性,建立了一种可以直观地表征损伤细观演化特征的微平面结构,结果表明,模拟结果与花岗岩样品在不同加载路径下的宏观变形和破坏模式非常吻合。 图:微平面与微观力学耦合示意图。 图:实验和模拟单轴拉伸应力-应变曲线。 图:三轴压缩下的实验和模拟应力-应变曲线。文五: 单向纤维增强聚合物纤维扭结分析的计算微观力学模型摘要:开发了计算微观力学(CMM)模型来分析纤维扭结,这是纤维增强复合材料在纵向压缩载荷下发生的一种失效机制。CMM模型由一根AS4碳纤维组成,初始错位嵌入8552聚合物基质中。模型的变形受周期性边界条件(PBC)的控制。相对简单的CMM模型能够评估纤维初始错位、基体剪切屈服和纤维基体脱粘所起的作用。开发了一种新的微尺度实验技术,用于表征纤维的纵向抗压强度Xc-f。通过运用该模型并将其与文献中的几个模型进行比较,复合材料层的非线性剪切响应不仅在预测抗压强度Xc方面发挥着重要作用,而且在残余应力σr和纤维旋转φ的峰值后阶段也发挥着重要作用。最后,通过准度量研究评估了纤维-基体界面损伤(在大多数其他纤维扭结模型中未考虑)对纤维扭结现象的影响。 图:单向纤维增强层中纤维扭结现象的图示。 图:(a) 两个支柱a和B的视图,FIB在碳纤维上铣削,在CFRP的横截面上压缩;(b) A柱的前臼齿近视图和(c)b柱;(d) A柱的尸检图和(e)B柱;(f) 纤维柱的示意性侧视图。 如果你觉得此文对你有帮助,请点赞,谢谢!计算机技术在科学&amp;技术&amp;工程&amp;数学中得到了广泛的应用,力学方面,计算机技术成为了科学的第四次革命性技术,现在基于计算机的数据科学已经逐步成为力学等其他科学发现的第四范式。人工智能、大数据、数字孪生等概念已经逐步成为当今时代的主题。智能制造、智能算法、数据驱动力学、大语言模型、自动驾驶在当今社会展现出巨大潜力,吸引了大量的研究人员。同时高性能显卡和多核中央处理器的出现为大规模数值模型的高性能计算提供了强大算力。公 众号为力学相关行业的爱好者、教育人士和从业者提供一个平台,希望能通过自己对前沿研究、技术培训和知识、经验的整理、分享带给相关读者一些启发和帮助。 来源:STEM与计算机方法

未登录
还没有评论
课程
培训
服务
行家
VIP会员 学习 福利任务 兑换礼品
下载APP
联系我们
帮助与反馈