本文摘要(由AI生成):
这段文字主要介绍了圆柱电池的广泛应用,以及在电池包热仿真模型中,对单个电芯进行详细建模的复杂性。为了解决这个问题,可以使用 Altair SimLab 中的 Python 脚本轻松实现圆柱电芯的热属性批量定义。此外,还介绍了使用 GPU 加速计算可以大大缩短计算时间。
圆柱电池(cylindrical cell)技术成熟,成本低,单体一致性较好,在新能源车中得到广泛应用。最具代表性的车型,特斯拉 Model3,总共有 4416 颗 21700 型圆柱电池单体。
Model3 的电池包拆解图
圆柱电芯单体是由多层材料组成,每个电芯在半径方向和高度方向导热性能差别较大。在电池包热仿真模型中,不太可能对单个电芯进行详细建模,通常简化为均匀的固体,要求定义各向异性的热属性。如果手动来定义,那么数百个电芯都要创建各自的圆柱坐标系 (RTZ),颇为麻烦。
圆柱电芯拆解图
使用 SimLab 实现
圆柱电芯的热属性批量定义
在 Altair SimLab™ 中不仅可以处理复杂的装配体 CFD 网格,而且可以利用 Python 脚本轻松实现圆柱电芯的热属性批量定义。
本演示模型包含有 560 个圆柱电芯,每个电芯发热功率定义 2W,冷却介质为乙二醇。
电池包热仿真模型
电池包壳体(铝)
电芯周围的空气域
液冷通道
560个圆柱电芯
四面体网格节点5百万,单元数3千万
01
定义电芯材料属性
Advanced -> UI Cutomization -> Repository 指定脚本的目录
Advanced -> UI Cutomization -> Custom Dialog List 调出电芯属性定义窗口
批量定义电芯材料属性
选中所有的电芯,输入径向、环向和高度3个方向的热属性。程序会自动为每个电芯创建局部坐标系,并赋予热属性参数。
批量创建好的圆柱RTZ坐标系和自动赋予电芯材料属性
02
在 SimLab 中定义边界条件和
CFD 求解器参数
稳态计算, S-A 湍流模型,100 迭代步,收敛容差 10^-3
在 SimLab 中查看仿真结果:
壳体温度
电芯温度
冷却液温度
GPU 加速计算
从 v2019 版本开始 HyperWorks CFD 支持 Linux 系统下的多CPU + 单GPU 混合加速,v2020 版本也增加了 Windows 系统的支持。
本电池包 CFD 模型四面体单元数共3千万, 采用一颗 Intel(R) Xeon(R) Gold 6136 CPU @ 3.00GHz (12线程) 计算需要 4.1 小时, 而采用一块Nvidia V100显卡加速后计算仅需要 1.6 小时。