隐式全参数化技术的电池仓轻量化设计
本文来源:
《汽车安全与节能学报》2020,11(2):236-242.
本文作者:
刘莹、祝振林:华晨汽车工程研究院 整车部,辽宁 沈阳110141
王登峰:吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室,吉林 长春130022
随着全球气候和能源问题的日益突显,世界各国政府相继出台了本国全面禁售燃油汽车的时间表,中国也已经启动了关于传统能源车停产停售时间表研究,电动汽车已然成为汽车技术演进的必然方向,作为电动汽车动力驱动系统的关键部件之一,电池仓的研究开发对于保护动力电池的工作安全性发挥着重要作用[1]。
本文以某自主品牌电动汽车电池仓为研究对象,基于隐式参数化技术,采用SFE Concept构建电池仓参数化模型,与优化平台相配合,以动力电池仓吊装构件装配位置及关键部件壁厚作为设计变量,以电池仓总质量为优化目标函数,结构刚度、强度、疲劳耐久、NVH性能为约束条件,进行轻量化设计。
分别选取车身行驶、宽度、高度方向为电池仓坐标系的X、Y、Z轴,如图1.1,进行隐式参数化建模。
电池仓包括箱体和内部模组两部分。将电池箱体分解为箱体主体、箱体上盖、吊装构件3个子模块。根据各子模块的轴对称布局特点,在对称轴上布置基点,建立经过基点具有特征曲率的基线。依据零件几何特征和有限元模型截面形状,创建若干基础截面。由上述基础元素生成梁、接头、曲面,并合理应用对称复 制,完成各子系统的参数化创建。由数学映射实现吊装构件与箱体主体的逻辑连接,完成电池箱体主要结构特征的参数化构建与连接后,通过数学映射和passive创建孔槽和加强筋等细节特征,如图1.1所示。
图1.1 动力电池仓参数化模型
本文主要研究对象为电池仓体,而其性能计算涉及电池模组,因此电池模组和箱体需要进行耦合连接,通过在参数化模型和有限元模型中共用螺栓头部中心节点号可以实现,如图1.2所示。
图1.2动力电池仓参数化模型组装
参数化模型共包含基点89个、基线8个、基础截面53个,梁15个、接头2个。再由此参数化模型直接生成有限元模型,并分别进行弯曲、扭转刚度和模态仿真分析,将仿真值与实验值对比,二者误差均在9%以内,对比数据如表1.1所示。
表1.1 参数化模型仿真与实验值对比
仿真值 | 实验值 | 变化率/% | |
扭转刚Nm/Deg | 940 | 956 | 1.7% |
弯曲刚度N/mm | 397 | 420 | 5.8% |
一阶模态/Hz | 66.9 | 72.85 | 8.9% |
重量/kg | 61.14 | 62.42 | 2.1% |
动力电池仓在行驶或吊装工况下如果存在局部结构强度不足,可能致使内部电芯破损,引发电池短路,导致热失控起火,车辆燃烧。因此,电池仓体结构需要具有足够的强度。强度分析工况采用固支边界条件,如图2.1所示。
图2.1 强度分析工况边界条件及应力云图
由图2.1可见,约束各吊装构件。根据极限工况的载荷情况为电池仓整体在y、z方向上分别施加3g、-6g惯性载荷,同时加载螺栓预紧力并在各构件连接部位建立接触关系。最大应力出现在吊装构件与车身连接处。
为规避电池仓壳体发生较大变形,对内部元器件形成过度挤压导致电芯短路而过热燃烧,同时防止因电池仓刚度不足导致整车刚度匹配不协调,影响整车操纵性能。电池仓本体结构需要具有足够的扭转及弯曲刚度,电池仓的弯曲扭转刚度边界条件及位移云图分别如图2.2所示。
图2.2.1 弯曲刚度 图2.2.2 扭转刚度
图2.2 弯曲和扭转刚度分析边界条件及位移云图
由图2.2可见,弯曲刚度载荷沿z轴负向施加于电池仓中部,扭转刚度在前端吊装构件施加绕x轴方向的扭矩。
结构动态响应取决于其外部激励与自身固有动态特性,当电池所受外部激励频率与自身模态频率接近或相等时,发生不同程度谐振甚至共振,致使车辆驾乘舒适性、动力电池安全性及工作寿命下降,合理的结构设计可有效避开外部激励频率,避免共振。约束条件下电池仓的典型模态振型如图2.3所示。
图2.3 一阶模态云图
电池在振动载荷反复作用下易发生低于材料屈服强度水平的疲劳破坏。在《电动汽车用锂离子动力蓄电池安全要求(征求意见稿)》8.2.1中规定锂离子电池仓应进行随机振动试验,振动测试参数如图2.4所示。
图2.4 振动测试参数图
随机振动疲劳分析约束条件与强度分析一致,基于模态叠加法,通过频率响应分析得到功率谱下的应力传递函数,应用Dirlik经验公式计算出单位时间下的应力循环次数333,基于曼纳(Miner- Palmgren)的疲劳损伤累计理论完成电池仓的疲劳耐久计算。
综上所述,电池仓的结构设计需要兼顾多个学科性能,综合考虑相关参数,以满足设计许用值。本文以电池仓较为典型的结构强度、弯曲及扭转刚度、随机载荷下振动疲劳损伤值、振动特性作为动力电池仓体轻量化设计的约束条件。
本文以电池仓前后两组吊装构件在电池侧边全长范围的位置及关键部件壁厚为设计变量。设置优化前吊装构件位置的变量值为0mm,后向移动为正,前向移动为负,如图3.1所示。
图3.1 电池仓参数化模型
图3.2电池仓参数化模型变量
试验设计中,取样规模取决于变量数目及其水平数,过大的规模会占用巨量的计算资源。对于每个设计变量,选取工程实际中具有可行性的变量水平,如表3.1所示。
表3.1 设计变量说明
设计变量 | 变量符号 | 变量取值范围/mm |
前端吊装构件位置 | BLA | -20 ~ +100 |
后端吊装构件位置 | BLB | -99 ~ +99 |
吊装构件壁厚 | Shell | 2.5 ~ 3.2 |
箱体主体壁厚 | Support | 1 ~1.5 |
箱体上盖壁厚 | Cover | 1 ~1.5 |
应用最优拉丁超立方设计可使DOE试验样本均匀分布于设计空间,其具有良好的空间填充性和均衡性,如图3.2所示。基于5个设计变量及其取样水平数,共选取100 个计算试验样本。
图3.3最优拉丁超立方设计
用iSight优化平台软件依次串行/并行循环调用Nastran、Abaqus及Ncode分别进行电池仓的弯曲、扭转刚度、强度、动态特性、疲劳耐久计算,运行策略如图4.1所示。由DOE组件驱动同一套参数变量给两个隐式参数化组件,根据求解器求解特点:一套输出给ABAQUS执行模态与强度分线性计算;一套输出给NASTRAN执行弯、扭刚度及稳态动力学计算。参数化组件本谱系内,模型网格可重复利用,不同的分析只需要定义头文件并进行*include 引用,这样减少了纠错的几率,同时也提升了计算效率。疲劳组件继承模态应力及传涵信息,通过模态叠加完成随机振动分析。
图4.1 试验设计仿真环境
优化所需计算资源巨大,基于Python针对可移植批处理系统(portable batch system)队列进行二次开发,在服务器上完成求解计算及结果的自动存取和传递。经优化平台汇总结果后,在本机上完成后续数值模型拟合及优化求解,运行流程如图4.2所示。
图4.2 ISIGHT优化流程
本文以某电动汽车动力电池仓为研究对象,应用SFE Concept建立电池仓体结构的隐式参数化模型,依托iSight优化平台,建立电池仓的刚度、强度、疲劳耐久、NVH性能的优化设计模型,匹配计算资源,在使电池仓满足各项性能目标要求的前提下,成功减重2.6%。
由优化结果发现,动力电池仓的模态频率与后部吊装构件装配位置及箱体壁厚正相关且相关度接近;疲劳耐久性能仅与两组吊装构件壁厚及后向装配位置正相关且相关度依次递减;刚强度、一阶模态频率间具有较强的相关性,而疲劳损伤与上述性能间相关性较弱。
特别鸣谢:上海瑞卓软件股份有限公司
上海瑞卓软件股份有限公司作为达索系统公司CATIA SFE CONCEPT产品在中国的主要战略合作伙伴,通过在国内轻量化领域10多年的专业咨询服务,帮助中国企业提升产品研发效率,实现产品开发的分析与优化的自动化。
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