用CAE推动电池创新

简介 

        锂离子（“Li-ion”）电池的使用是无处不在的：它们被用于手机、相机、笔记本电脑、汽车、手表，还有平衡车，汽车。它们也被用于更大的系统，如船舶和飞机。对安全和高性能的Li-ion电池的需求从未如此之高。电芯和电池组制造商不断寻求更高的能量密度（或比能量）、更高的功率密度（或比功率）、更安全的产品、更长的使用寿命和更低的成本。显著改善电池设计跨越其整个操作范围是一项具有挑战性的任务，需要同时优化众多参数。大型电芯和电池组生产商非常清楚这一点：测试和验证所有不同的材料组合既耗费成本又耗时。加快设计过程，同时降低成本，是电池制造商着迷的目标，计算机辅助工程学（CAE）是解决方案的一部分。在电芯级别，强大的电芯设计软件和电芯测试平台电池设计工作室®（BDS）可以以较低的成本和时间评估多种电芯设计。在电池组级别，STAR-CCM+®电池仿真模块（BSM）可以高精度预测整个电池组的复杂电热行为，这对于xEV动力总成设计至关重要。这样，成百上千种设计可以以低成本进行测试。然而，虚拟构建每个电池/模块需要时间，并且需要持续分析以改善设计。这可以通过将BDS和BSM与设计探索和优化软件（如HEEDS™）进行耦合来自动完成。

图一 满足电池的要求常规流程，如蜘蛛图所示

        本文将展示如何通过耦合BDS和HEEDS来改进已经开发完善、商业上可用的电芯。

电芯说明

        本研究中考虑的商业电芯是一种36650型圆柱电芯，这意味着其直径为3.6厘米，高度为6.50厘米。它是一种高功率电芯，阴极使用的化学物质是镍钴锰（80％）和锰酸锂（20％）的混合物。阳极由石墨制成。由于它是一种高功率电芯，因此即使在非常高的电流下仍能保留大部分可用能量。通常，功率能力和可用能量被称为功率密度和能量密度。这些是每单位质量的功率和能量，分别以W/kg和Wh/kg表示。电池电芯是一种无法同时提供高功率密度和高能量密度的系统，这是电池设计中的一种权衡。然而，仍然可以优化这种高功率电芯能够容纳的能量量，这是本例中的目标。在开始优化之前，需要在BDS中准确地表征参考电芯，例如，指定每个部件（如电极、涂层、电极片等）的几何尺寸，以及基于物理的性能模型，以预测电芯的行为。此外，电极片设计、电极尺寸和涂层配方可以轻松输入到BDS的用户友好界面中。

图2：电池被解剖以研究电极片和电极设计

图3：BDS用户界面

优化1：能量密度
        在构建了这个参考电芯后，优化工作可以开始了。由于目标是最大化能量密度（Wh/kg），因此变化将集中在减轻重量和增加涂层长度，以便在电池中增加更多活性物质，从而获得更多能量。本研究选取了以下设计变量：正极：长度、电极片数量和电流收集器厚度；负极：长度、电极片数量和电流收集器厚度；正极电极片：宽度；负极电极片：宽度。每个设计变量都在相关约束条件下变化，使其具有物理意义和制造意义。设计探索研究将对100种设计进行分析。结果显示，与参考案例相比，能量密度显著增加，约为60％（图5）。HEEDS具有有用的输出，可以轻松可视化不同的参数变化，并突出显示能够给出最佳结果的组合趋势。这可以在类似于图6的“平行曲线图”中看到。绿色曲线突出显示了能够实现最高能量密度的设计。最佳结果是通过低电流收集器厚度（Neg_CC_T、Pos_CC_T）和高电极片数量（Pos_Tab_Num、Neg_Tab_Num）来实现的。黄色曲线显示了最佳设计的组合，可以看出其能量密度比灰色突出显示的参考设计高得多。但是，可以看出最佳设计的材料成本比参考设计高。理想情况下，同时增加能量并降低电池材料价格，这是下一个优化研究的目标。

图4：1C放电过程中电池电压变化：模拟（实线）与实验（点）比较

图5：每个设计的性能（能量密度）

优化2：材料成本与能量密度对比

        在第二项研究中，除了前一项研究的输入外，还考虑了材料成本，这是BDS可以处理的。设计探索研究变成了一个多目标研究，其中能量密度将被最大化，同时材料成本将被最小化。最优结果不是一个单一的最佳设计，而是一组最佳设计。这将产生一个帕累托前沿，显示能量密度和成本之间的最佳设计权衡。从这个帕累托前沿中选择了两个设计（共有9个），这两个设计在能量密度和成本方面都符合要求，如表1所示。设计85和119都显示出比基线设计更高的能量密度。设计85在能量密度方面最接近前一项研究中的最佳设计，但材料成本降低了0.09美元。这可能看起来是一个小改进，但当乘以数十万或数百万个电池时，这会产生影响。或者，如果要节省更多的成本，设计119是一个不错的选择，可以节省0.17美元，但仍然可以提供31％的能量密度增加。

图6：平行曲线图 - 左侧三个参数是输入，其余为响应。灰色是参考设计，黄色是最佳设计（左上）

表1：Pareto前沿分析中的最佳设计

结论
        对锂离子电池行为建模的改进使相关的CAE成为一个强大的设计工具。它允许电化学和热问题之间的紧密耦合，从而在预测这些复杂系统时提供了极高的准确性。自动化模拟设置和计算的能力大大提高了生产力；整个电池设计探索研究在一天内完成。使用BDS和HEEDS进行设计探索可以通过结合物理和成本性能目标分析来实现优化的电池性能，从而实现更好的设计，更快地基于许多相关参数，这在手动方法中将耗费大量时间。这表明，CAE软件是设计和调整电池和电池组的强大工具，不仅因为在这些复杂系统中处理电化学和热问题之间的紧密耦合，而且在设计探索研究中可以快速分析设计空间。