Summary
هنا ، نقدم طريقة التلدين المحاكي التكيفي (ASAM) لتحسين نموذج سطح الاستجابة التربيعية التقريبي (QRSM) المقابل لنظام إدارة حرارة البطارية المغطى بالجسيمات المتربة والوفاء بانخفاض درجة الحرارة مرة أخرى عن طريق ضبط مجموعة سرعات تدفق الهواء لمداخل النظام.
Abstract
تهدف هذه الدراسة إلى حل مشكلة ارتفاع درجة حرارة الخلية وانخفاض أدائها الناجم عن الجسيمات المتربة التي تغطي سطح الخلية من خلال تخصيص سرعات تدفق الهواء عند مداخل صندوق تبريد البطارية بهدف انخفاض استهلاك الطاقة. نأخذ درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية بسرعة تدفق هواء محددة وبيئة خالية من الغبار كدرجة الحرارة المتوقعة في بيئة مغبرة. يتم حل درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية في بيئة مغبرة بسرعات تدفق هواء مدخل مختلفة ، وهي الشروط الحدودية لنموذج التحليل الذي تم إنشاؤه في برنامج المحاكاة. يتم إنشاء المصفوفات التي تمثل مجموعات سرعة تدفق الهواء المختلفة للمداخل بشكل عشوائي من خلال خوارزمية hypercube اللاتينية المثلى (OLHA) ، حيث يتم تعيين الحدود الدنيا والعليا للسرعات المقابلة لدرجات الحرارة فوق درجة الحرارة المطلوبة في برنامج التحسين. نقوم بإنشاء QRSM تقريبي بين مجموعة السرعة ودرجة الحرارة القصوى باستخدام وحدة التركيب لبرنامج التحسين. تم تحسين QRSM بناء على ASAM ، والنتيجة المثلى تتفق بشكل جيد مع نتيجة التحليل التي تم الحصول عليها بواسطة برنامج المحاكاة. بعد التحسين ، يتم تغيير معدل تدفق المدخل الأوسط من 5.5 م / ث إلى 5 م / ث ، وتنخفض سرعة تدفق الهواء الإجمالية بنسبة 3٪. يقدم البروتوكول هنا طريقة تحسين في وقت واحد مع مراعاة استهلاك الطاقة والأداء الحراري لنظام إدارة البطارية الذي تم إنشاؤه ، ويمكن استخدامه على نطاق واسع لتحسين دورة حياة حزمة البطارية بأقل تكلفة تشغيل.
Introduction
مع التطور السريع لصناعة السيارات ، تستهلك مركبات الوقود التقليدية الكثير من الموارد غير المتجددة ، مما يؤدي إلى تلوث بيئي خطير ونقص في الطاقة. أحد أكثر الحلول الواعدة هو تطوير السيارات الكهربائية (EVs)1,2.
يمكن لبطاريات الطاقة المستخدمة في المركبات الكهربائية تخزين الطاقة الكهروكيميائية ، وهو المفتاح لاستبدال مركبات الوقود التقليدية. تشمل بطاريات الطاقة المستخدمة في المركبات الكهربائية بطارية ليثيوم أيون (LIB) وبطارية هيدريد معدن النيكل (NiMH) ومكثف كهربائي مزدوج الطبقة (EDLC) 3. بالمقارنة مع البطاريات الأخرى ، تستخدم بطاريات الليثيوم أيون حاليا على نطاق واسع كوحدات تخزين للطاقة في المركبات الكهربائية نظرا لمزاياها مثل كثافة الطاقة العالية والكفاءة العالية ودورة الحياة الطويلة4،5،6،7.
ومع ذلك ، نظرا لحرارة التفاعل الكيميائي وحرارة الجول ، من السهل تجميع كمية كبيرة من الحرارة وزيادة درجة حرارة البطارية أثناء الشحن السريع والتفريغ عالي الكثافة. درجة حرارة التشغيل المثالية ل LIB هي 20-40 °C 8,9. يجب ألا يتجاوز الحد الأقصى لفرق درجة الحرارة بين البطاريات في سلسلة البطارية 5 °C10,11. خلاف ذلك ، قد يؤدي إلى سلسلة من المخاطر مثل عدم توازن درجة الحرارة بين البطاريات ، والشيخوخة المتسارعة ، وحتى ارتفاع درجة الحرارة ، والحريق ، والانفجار ، وما إلى ذلك12. لذلك ، فإن المشكلة الحرجة التي يتعين حلها هي تصميم وتحسين نظام إدارة حراري فعال للبطارية (BTMS) يمكنه التحكم في درجة الحرارة واختلاف درجة الحرارة لحزمة البطارية في نطاق ضيق.
تشمل BTMS النموذجية تبريد الهواء وتبريد الماء وتبريد مواد تغيير الطور13. من بين طرق التبريد هذه ، يستخدم نوع تبريد الهواء على نطاق واسع بسبب تكلفته المنخفضة وبساطة الهيكل14. نظرا للسعة الحرارية النوعية المحدودة للهواء ، من السهل حدوث اختلافات كبيرة في درجات الحرارة ودرجات الحرارة بين خلايا البطارية في الأنظمة المبردة بالهواء. من أجل تحسين أداء التبريد ل BTMS المبرد بالهواء ، من الضروري تصميم نظام فعال15،16،17. جمع Qian et al.18 أقصى درجة حرارة لحزمة البطارية وفرق درجة الحرارة لتدريب نموذج الشبكة العصبية Bayesian المقابل ، والذي يستخدم لتحسين تباعد الخلايا لحزمة البطارية المبردة بالهواء من السلسلة. أبلغ Chen et al.19 عن استخدام طريقة نيوتن ونموذج شبكة مقاومة التدفق لتحسين عرض الجلسة الكاملة لتباعد المدخل والجلسة الكاملة لتقارب المخرج في نظام تبريد الهواء المتوازي من النوع Z. أظهرت النتائج انخفاضا بنسبة 45٪ في اختلاف درجة حرارة النظام. أخذ Liu et al.20 عينات من خمس مجموعات من قنوات التبريد في J-BTMS وحصل على أفضل مزيج من تباعد الخلايا بواسطة خوارزمية التحسين القائمة على المجموعة البديلة. قام Baveja et al.21 بنمذجة وحدة بطارية متوازنة بشكل سلبي ، ووصفت الدراسة آثار التنبؤ الحراري على التوازن السلبي على مستوى الوحدة والعكس صحيح. قام Singh et al.22 بالتحقيق في نظام الإدارة الحرارية للبطارية (BTMS) الذي استخدم مادة تغيير الطور المغلفة جنبا إلى جنب مع تبريد الهواء بالحمل الحراري القسري المصمم باستخدام النمذجة الكهروكيميائية الحرارية المقترنة. اقترح Fan et al.23 لوحة تبريد سائلة تتكون من تكوين صمام تسلا متعدد المراحل لتوفير نطاق درجة حرارة أكثر أمانا لبطارية ليثيوم أيون من النوع المنشوري مع اعتراف عال في تطبيقات الموائع الدقيقة. استخدم Feng et al. 24 طريقة معامل الاختلاف لتقييم المخططات بمعدلات تدفق مدخل مختلفة وخلوص البطارية. قدم Talele et al.25 العزل الحراري المعزز بالجدار لتخزين التدفئة المحتملة المتولدة بناء على الوضع الأمثل لأغشية التدفئة.
عندما يستخدم المرء BTMS لتبريد الهواء ، سيتم إحضار جزيئات الغبار المعدنية وجزيئات الغبار المعدنية وجزيئات غبار مواد البناء والجزيئات الأخرى في البيئة الخارجية إلى BTMS لتبريد الهواء بواسطة المنفاخ ، مما قد يتسبب في تغطية سطح البطاريات ب DPM. إذا لم تكن هناك خطة لتبديد الحرارة ، فقد يتسبب ذلك في وقوع حوادث بسبب ارتفاع درجة حرارة البطارية بشكل مفرط. بعد المحاكاة ، نأخذ درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية في سرعة تدفق هواء محددة وبيئة خالية من الغبار كدرجة الحرارة المتوقعة في بيئة متربة. أولا ، يشير معدل C إلى القيمة الحالية المطلوبة عندما تطلق البطارية سعتها المقدرة خلال الوقت المحدد ، والتي تساوي مضاعف السعة المقدرة للبطارية في قيمة البيانات. في هذه الورقة ، تستخدم المحاكاة تفريغ معدل 2C. السعة المقدرة هي 10 آه ، والجهد الاسمي هو 3.2 فولت. يستخدم فوسفات الحديد الليثيوم (LiFePO4) كمادة القطب الموجب ، ويستخدم الكربون كمادة القطب السالب. يحتوي المنحل بالكهرباء على ملح الليثيوم المنحل بالكهرباء ، ومذيب عضوي عالي النقاء ، والمواد المضافة الضرورية ، والمواد الخام الأخرى. تم تحديد الصفيف العشوائي الذي يمثل مجموعات السرعة المختلفة عند المداخل من خلال OHLA ، وتم إعداد وظيفة ترتيب 2nd بين درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية ومجموعة سرعة تدفق المدخل بشرط التحقق من دقة تركيب المنحنى. تم تطبيق تصميمات المكعب اللاتيني (LH) في العديد من تجارب الكمبيوتر منذ أن اقترحها McKay et al.26. يتم إعطاء LH بواسطة مصفوفة N x p L ، حيث يتكون كل عمود من L من التقليب من الأعداد الصحيحة من 1 إلى N. في هذا البحث ، تم استخدام طريقة أخذ العينات اللاتينية المثلى لتقليل العبء الحسابي. تستخدم الطريقة أخذ العينات الطبقية للتأكد من أن نقاط أخذ العينات يمكن أن تغطي جميع الأجزاء الداخلية لأخذ العينات.
في الخطوة التالية ، تم تحسين مجموعة سرعة تدفق المدخل لتقليل درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية في بيئة مغبرة بناء على ASAM بشرط مراعاة استهلاك الطاقة في وقت واحد. تم تطوير خوارزمية التلدين المحاكية التكيفية على نطاق واسع واستخدامها على نطاق واسع في العديد من مشاكل التحسين 27,28. يمكن لهذه الخوارزمية تجنب الوقوع في الوقوع في المثل المحلي من خلال قبول أسوأ حل مع احتمال معين. يتم تحقيق الأمثل العالمي من خلال تحديد احتمال القبول ودرجة الحرارة ؛ يمكن أيضا ضبط سرعة الحساب باستخدام هاتين المعلمتين. أخيرا ، للتحقق من دقة التحسين ، تمت مقارنة النتيجة المثلى بنتيجة التحليل التي تم الحصول عليها من برنامج المحاكاة.
في هذه الورقة ، تم اقتراح طريقة تحسين لمعدل تدفق مدخل صندوق البطارية لحزمة البطارية التي ترتفع درجة حرارتها بسبب غطاء الغبار. والغرض من ذلك هو تقليل درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية المغطاة بالغبار إلى أقل من درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية غير المغطاة بالغبار في حالة انخفاض استهلاك الطاقة.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Protocol
ملاحظة: تظهر خارطة طريق تكنولوجيا البحث في الشكل 1 ، حيث يتم استخدام برامج النمذجة والمحاكاة والتحسين. المواد المطلوبة موضحة في جدول المواد.
1. إنشاء نموذج 3D
ملاحظة: استخدمنا Solidworks لإنشاء نموذج 3D.
- ارسم مستطيلا مقاس 252 مم × 175 مم ، وانقر فوق Extrude Boss / Base ، وأدخل 73. إنشاء طائرة جديدة 4 مم من السطح الخارجي.
- ارسم مستطيلا 131 مم × 16 مم وانقر فوق نمط رسم خطي. أدخل 22 و 6 في التباعد وعدد المثيلات ، على التوالي. حدد الجوانب الأربعة للمستطيل وانقر موافق. أدخل 180 بزاوية وقم بتشغيله مرة أخرى. هذه الخطوة مخصصة للتماثل في وسط النموذج.
- انقر فوق قص البثق، وأدخل 65، وانقر موافق. انقر فوق Extrude Boss / Base وأدخل 65 ، وقم بإلغاء تحديد نتيجة الدمج ، وانقر فوق الاتجاه العكسي و موافق.
ملاحظة: عند إلغاء تحديد نتيجة الدمج، يصبح الكيان الممتد كيانا منفصلا. هناك 23 جزءا في المجموع ، بما في ذلك 11 بطارية و 11 جسيمات مغبرة و 1 مجال هوائي. - ارسم مستطيلا 16 مم × 1 مم. كرر الخطوتين 1.2 و1.3.
- ارسم مستطيلا 63 مم × 15 مم ، وانقر فوق الحافة العلوية للمستطيل ونموذج الرسم الخطي. أدخل 21 و3 و270، وانقر فوق موافق. انقر فوق تقسيم الخط ووجه المكعب ، انقر فوق موافق.
- ارسم مستطيلا 63 مم × 15 مم. انقر فوق تقسيم الخط ووجه المكعب ، انقر فوق موافق.
- انقر فوق ملف واحفظه كملف X_T.
ملاحظة: الحجم المحدد:صندوق L: 73 مم ؛ صندوق العرض: 252 مم ؛ H مربع: 175 مم ؛ Lب ، Lد: 65 مم ؛ Wb ،W d: 10 مم ؛ Hb: 131 مم ؛ Hd: 1 مم ؛ Li: 63 مم ؛ العرضi: 15 مم ؛ د1 ، د2: 5 مم ، د3: 6 مم موضح في الشكل 2. - اسحب مكون الشبكة بالنقر فوق مربع الأدوات > أنظمة المكونات > شبكة إلى المنطقة التخطيطية للمشروع. قم باستيراد ملف X_T المحفوظ مسبقا بالنقر فوق الشكل الهندسي.
- أدخل نافذة مصمم نماذج التصميم الشبكي ، وسيتم عرض طراز حزمة البطارية ، بما في ذلك 23 جزءا كأجسام مستقلة ، مرة أخرى بالنقر فوق إنشاء.
- حدد جميع أجزاء البطارية البالغ عددها 23 جزءا لتكون جزءا جديدا يسمى جزء البطارية ، وجميع الجسيمات المتربة المكونة من 23 جزءا كجزء من الغبار ، وتجويف الهواء كجزء من الهواء ، في مخطط الشجرة لراحة إخفاء الأشياء وتسميتها لاحقا.
- أولا ، انقر بزر الماوس الأيمن فوق BatteryPart و DustPart وحدد إخفاء الجزء بحيث تظهر النافذة المنبثقة جزء الهواء فقط.
- حرك الماوس إلى شريط أدوات التحديد لتحديد مرشح التحديد: الهيئات ، وانقر بزر الماوس الأيمن فوق نموذج تجويف الهواء في منطقة الرسومات لتحديد التحديد المسمى ، وأعد تسمية نموذج تجويف الهواء في منطقة عرض التفاصيل كمجال هواء.
- قم بالتبديل إلى مرشح التحديد: الوجوه ، وانقر بزر الماوس الأيمن وأعد تسمية السطح الذي تم تقسيمه إلى ثلاث قطع ، من الأسفل إلى الأعلى ، مثل inlet1 و inlet2 و inlet3 ، السطح المنفصل على يمين هذه الوجوه الثلاثة يسمى المخرج ، السطح الخارجي المتبقي يسمى outerBorder ، على التوالي.
- قم بتبديل وضع التحديد إلى تحديد المربع ، وانقر فوق المحور Y للحصول على العرض المناسب لنموذج تجويف الهواء لتسهيل تحديد الصندوق وإعادة تسمية وترقيم جميع الأسطح الداخلية كسطح تجويف 1 إلى سطح تجويف 11 باستخدام تحديد الصندوق.
- لإظهار جزء البطارية فقط ، انقر بزر الماوس الأيمن فوق airPart وحدد إخفاء الجزء. انقر بزر الماوس الأيمن فوق البطاريةالجزء وحدد إظهار الجزء في القائمة المختصرة المنبثقة.
- حرك الماوس إلى شريط أدوات التحديد لتحديد مرشح التحديد: الهيئات ، قم بتبديل وضع التحديد إلى تحديد فردي ، وانقر بزر الماوس الأيمن فوق كل طراز بطارية في منطقة الرسومات لتحديد التحديد المسمى ، وأعد تسمية وترقيم طرازات البطاريات ال 11 في منطقة عرض التفاصيل ك batteryDomain1 إلى batteryDomain11 ، على التوالي.
- علاوة على ذلك ، يحتوي كل طراز بطارية على ستة جوانب ، ثم قم بالتبديل إلى مرشح التحديد: الوجوه ، وانقر بزر الماوس الأيمن على كل جانب من نطاقات البطارية المرقمة لتحديد التحديد المسمى وإعادة تسميتها وفقا لاتجاه جانب البطارية. على سبيل المثال ، أعد تسمية ستة جوانب من batteryDomain1 المرقمة ك batteryDomain1_Upper و batteryDomain1_Lower و batteryDomain1_Left و batteryDomain1_Right و batteryDomain1_Front و batteryDomain1_Back.
- لإظهار جزء الغبار فقط ، انقر بزر الماوس الأيمن فوق البطاريةالجزء وحدد إخفاء الجزء. انقر بزر الماوس الأيمن فوق الغبارالجزء وحدد إظهار الجزء في القائمة المختصرة المنبثقة.
- حرك الماوس إلى شريط أدوات التحديد لتحديد مرشح التحديد: الهيئات، وانقر بزر الماوس الأيمن فوق كل نموذج جسيمات مغبرة في منطقة الرسومات لتحديد التحديد المسمى، وأعد تسمية وترقيم نماذج الجسيمات ال 11 المتربة في منطقة عرض التفاصيل ك dpmDomain1 إلى dpmDomain11، على التوالي.
- علاوة على ذلك ، فإن كل نموذج جسيمات مغبرة له ستة جوانب. ثم قم بالتبديل إلى مرشح التحديد: الوجوه ، وانقر بزر الماوس الأيمن على كل جانب من جوانب dpmDomains المرقمة لتحديد التحديد المسمى وإعادة تسميتها وفقا لاتجاه جانب الجسيمات المتربة. على سبيل المثال، قم بإعادة تسمية ستة جوانب من dpmDomain1 المرقمة ك dpmDomain1_Upper و dpmDomain1_Lower و dpmDomain1_Left و dpmDomain1_Right و dpmDomain1_Front و dpmDomain1_Back.
- إظهار جميع الهيئات والعودة إلى النافذة الأولية مرة أخرى.
2. إنشاء نموذج الشبكة
ملاحظة: يعد تشابك العناصر المحدودة خطوة مهمة جدا في تحليل المحاكاة العددية للعناصر المحدودة ، والتي تؤثر بشكل مباشر على دقة نتائج التحليل العددي اللاحقة. ثم يتم دمج الكيانات المعاد تسميتها.
- لربط مجال الهواء ومجال البطارية ومجال dpm بشكل مستقل ، اسحب مكونين شبكيين مرة أخرى من Toolbox > Component Systems > Mesh إلى المنطقة التخطيطية للمشروع وأعد تسميتهما باسم airFEM و batteryFEM و dpmFEM ، على التوالي. اضغط مع الاستمرار على airFEM > Geometry باستخدام زر الماوس الأيسر واسحبه إلى البطاريةFEM > Geometry.
- بعد ذلك ، اضغط مع الاستمرار على batteryFEM > Geometry باستخدام زر الماوس الأيسر واسحبه إلى dpmFEM > Geometry. انقر بزر الماوس الأيمن فوق الخطوط بين مكونات الشبكة الثلاثة وحدد حذف لفصلها عن بعضها البعض.
- انقر نقرا مزدوجا فوق شبكة airFEM ، وأدخل نافذة الربط ، وانقر بزر الماوس الأيمن فوق البطاريةالجزء والغبارالجزء لتحديد قمع الجسم ، وقم بتغيير التفضيل المادي من ميكانيكي إلى CFD. قم بإنشاء نموذج المجال الجوي FEM من خلال حجم الوجه 2 مم وحجم الجسم 4 مم بالنقر فوق تحديث والعودة إلى النافذة الأولية.
- انقر نقرا مزدوجا فوق شبكة batteryFEM ، وأدخل نافذة الشبكة ، وانقر بزر الماوس الأيمن فوق airPart و dustPart لتحديد قمع الجسم ، وقم بتغيير التفضيل المادي من ميكانيكي إلى CFD. قم بإنشاء نموذج مجال بطارية FEM من خلال حجم الجسم 2 مم بالنقر فوق تحديث والعودة إلى النافذة الأولية.
- انقر نقرا مزدوجا فوق شبكة dpmFEM ، وأدخل نافذة الربط ، وانقر بزر الماوس الأيمن فوق airPart و batteryPart لتحديد قمع الجسم ، وقم بتغيير التفضيل المادي من ميكانيكي إلى CFD. قم بإنشاء نموذج مجال FEM dpm من خلال تحجيم الجسم 2 مم بالنقر فوق تحديث ، والعودة إلى النافذة الأولية.
ملاحظة: يوضح الشكل 3A شبكة المجال الجوي ، ويوضح الشكل 3B شبكة مجال البطارية ، ويوضح الشكل 3C شبكة مجال dpm. - اضبط الحد الأدنى لحجم شبكة الهواء على 4 مم والحد الأدنى لحجم البطارية وشبكة الجسيمات المتربة على 2 مم. تأكد من أن الشبكة مستقلة عن الحل ، وقم بتغيير الحد الأدنى لحجم خلية الشبكة ، وقم بإجراء دراسة حساسية الشبكة.
ملاحظة: كما هو موضح في الشكل 4 ، مع زيادة عدد الشبكات من 519343 إلى 1053849 ، تكون التغيرات القصوى في درجة حرارة البطارية أقل من 0.6 كلفن. بالنظر إلى قدرة الحساب ودقته ، يعتمد التحليل التالي على نموذج الشبكة مع 931189 الشبكات.
3. تحليل المحاكاة
- اسحب تدفق السوائل من Toolbox > Analysis Systems > Fluid Flow إلى المنطقة التخطيطية للمشروع. اضغط مع الاستمرار على airFEM > Mesh، ثم batteryFEM > Mesh و dpmFEM > Mesh باستخدام زر الماوس الأيسر واسحبهما إلى إعداد > تدفق السوائل. انقر بزر الماوس الأيمن فوق Fluid Flow > Setup وحدد Update للدخول إلى نافذة التعيين.
- تحقق من صحة نموذج FEM وتحقق مما إذا كانت الشبكة ذات حجم سالب. يقترح البرنامج تلقائيا حجم النموذج ، وتكون قيمة النموذج المعقولة موجبة. إذا كانت هناك أي مشكلة في الشبكة المقسمة أو إعدادات النموذج ، فستظهر رسالة خطأ لإخبارها.
- قم بتنشيط معادلة الطاقة في نماذج نقل الحرارة. أدخل واجهة الإعداد للنموذج اللزج ونموذج الإشعاع وحدد نموذج K-epsilon ونموذج الإحداثيات المنفصلة.
ملاحظة: كما هو موضح في الشكل 5 ، بمقارنة أربعة نماذج لزجة ، تختلف نتائج حساب نموذج Spalart-Allmaras تماما عن نتائج النماذج الأخرى. تشبه نتائج نموذج K-epsilon القياسي نتائج طرازات K-epsilon الأخرى. يستخدم نموذج K-epsilon القياسي مع استقرار واقتصاد أعلى على نطاق واسع ؛ يعتمد التحليل التالي على نموذج K-epsilon القياسي. - اضبط المواد الجديدة بسمات مختلفة لمواد الهواء ومواد البطارية ومادة dpm ومواد صندوق البطارية بناء على الجدول 1.
ملاحظة: يوجد داخل حزمة البطارية ثلاث مواد فيزيائية مختلفة: الهواء كمائع والباقي مادة صلبة. بعد ذلك ، قم بإعداد المواد.- قم بتغيير نوع السائل لمجالات البطارية المرقمة إلى النوع الصلب وقم بتغيير مادة dpm إلى مادة البطارية في النافذة الصلبة بالنقر المزدوج فوق كل مجال بطارية. بعد ذلك ، اختر عنصر مصطلحات المصدر وانقر فوق مصطلحات المصدر المميزة لإضافة مصدر طاقة عن طريق تعيين الرقم في عدد مصادر الطاقة وتحديد نوع ثابت لإدخال قيمة 209993 w / m3.
- قم بتغيير نوع السائل لمجالات dpm المرقمة إلى نوع صلب .
- بعد ذلك ، قم بتعيين الواجهة لحساب المحاكاة لعدة مجالات مختلفة وفقا لمعدل تدفق الإعداد الفعلي ومعامل انتقال الحرارة كما هو موضح أدناه.
- قم بتحويل نوع جميع الأسطح المعاد تسميتها ، بما في ذلك الأسطح الداخلية لمجال الهواء وجميع جوانب مجالات البطارية ، بالإضافة إلى مجالات dpm من الجدار الافتراضي إلى الواجهة. بمجرد الانتهاء من الخطوات المذكورة أعلاه بنجاح ، سيتم إنشاء واجهات الشبكة على الفور.
- انقر فوق واجهات الشبكة وأدخل نافذة إنشاء / تحرير واجهات الشبكة . قم بمطابقة أسطح التجويف مع جميع الجوانب باستثناء الجوانب العلوية لمجالات البطارية والجوانب السفلية ل dpm domian. بعد ذلك ، قم بتسميتها وترقيمها كواجهة 1 إلى واجهة 11 ، على التوالي. لذلك ، يمكن إنشاء واجهات شبكية 11 بين المجال الجوي ودومين البطارية وكذلك مجالات dpm.
- قم بمطابقة الجوانب العلوية لنطاقات البطارية والجوانب السفلية لنطاقات dpm. بعد ذلك ، قم بتسميتها وترقيمها كواجهة 12 إلى واجهة 22 ، على التوالي. بعد ذلك ، يتم إنشاء واجهات الشبكة 11 بين مجالات البطارية ومجالات dpm.
- قم بتعيين سطح الحد الخارجي كشرط الحدود الحرارية للجدار عن طريق تعيين معامل نقل الحرارة على 5 في الحالة الحرارية المختلطة وتغيير مادته من الألومنيوم الافتراضي إلى مادة صندوق البطارية المحددة ذاتيا مسبقا.
- اضبط سرعات تدفق الهواء لجميع المداخل على أنها 5 م / ث في نافذة مدخل السرعة وضغط مقياس المخرج على أنه صفر في نافذة مخرج الضغط.
- بعد ذلك ، قم بتعيين حالة مجال الحوسبة في اللحظة الأولية ، مثل درجة الحرارة الأولية البالغة 300 كلفن ، والتي ستؤثر على عملية تقارب الحوسبة.
- قم بتعيين نوع تهيئة الحل كتهيئة قياسية قبل التهيئة.
- قم بتعيين عدد التكرارات على أنه 2000.
- انقر فوق حساب للمحاكاة. ارجع إلى النافذة الأولية حتى تنتهي المحاكاة.
- يكمل الجزء أعلاه حساب المحاكاة لدرجة الحرارة وسرعة الهواء داخل حزمة البطارية ثم يعرض نتيجة المحاكاة في النتيجة. قم بتنفيذ الخطوات التالية في النتائج المعروضة.
- انقر نقرا مزدوجا فوق Fluid Flow > Results للدخول إلى نافذة منشور CFD ، ثم انقر فوق رمز Contour في صندوق الأدوات.
- حدد جميع جوانب البطاريات في محدد الموقع وقم بتغيير الضغط إلى درجة الحرارة. ثم انقر Apply لإنشاء محيط درجة حرارة البطاريات.
- انقر فوق ملف > تصدير لتحديد درجة حرارة المتغير (المتغيرات) المحددة. انقر فوق زر القائمة المنسدلة للمواقع لإظهار نافذة محدد الموقع حيث يجب تحديد جميع مجالات البطارية. انقر OK و Save زر للإنهاء.
ملاحظة: سيتم حفظ جدول البيانات الذي تتوافق بياناته مع درجات حرارة جميع العقد الشبكية للبطاريات تلقائيا عند النقر فوق زر الحفظ. - افتح جدول البيانات للعثور على القيمة القصوى، التي تشير إلى أقصى درجة حرارة للبطاريات في بيئة مغبرة عند 5 m/s من جميع مداخل تدفق الهواء.
- الحصول على أقصى درجة حرارة للبطاريات تحت حالة الغبار الحر كدرجة الحرارة المتوقعة ومقارنتها بدرجة الحرارة القصوى في حالة الغبار ؛ تظهر النتيجة زيادة درجة الحرارة بأكملها.
ملاحظة: للحصول على أقصى درجة حرارة للبطاريات في بيئة خالية من الغبار ، يجب إعادة إنشاء طراز حزمة البطارية الجديد الموضح في الشكل 6 ، ويجب تكرار جميع الخطوات من 1.1 إلى 3.4.3. - من أجل خفض درجة الحرارة القصوى داخل حزمة البطارية ، اضبط سرعات تدفق الهواء عند المداخل من 5 م / ث إلى 6 م / ث ، وقم بزيادتها بنسبة 5٪ ، واحسب درجات الحرارة القصوى المقابلة للبطاريات المغطاة بالغبار.
ملاحظة: يجب إجراء تحليل حساسية معلمات سرعة تدفق الهواء في وقت مبكر قبل تغيير قيم المعلمات. كما هو موضح في الشكل 7 والجدول 2، حافظنا على السريان الكلي نفسه لكل مجموعة من المجموعات السبع لمجموعات سرعات تدفق الهواء الداخل المختلفة. لا يزال هناك تباين واضح في درجة الحرارة القصوى بسبب الاختلاف في تخصيص سرعة تدفق الهواء. بمعنى آخر ، هناك علاقة قوية إلى حد ما بين تركيبة سرعة تدفق الهواء ودرجة الحرارة القصوى. لذلك ، يمكن استخدام معلمات السرعة هذه كمتغيرات تصميم. - ارسم منحنى درجة الحرارة والسرعة كما هو موضح في الشكل 8 ، حيث يشير الخط الأحمر إلى أن منحنى خصائص درجة الحرارة ينخفض مع زيادة سرعة تدفق الهواء ، ويمثل الخط الأزرق درجة الحرارة المتوقعة.
- الحفاظ على زيادة في سرعة تدفق الهواء بنسبة 10٪. عندما تكون زيادة السرعة أكثر من 10٪ ، تكون درجة الحرارة القصوى أقل بالفعل من درجة الحرارة المتوقعة ، لكن هذا لا يفي بالغرض من انخفاض استهلاك الطاقة. بالنسبة لمعدل تدفق الهواء المتبقي ، قم بخفض درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية إلى درجة الحرارة المتوقعة من خلال التحسين ، وبالتالي تحقيق هدف انخفاض استهلاك الطاقة.
4. أخذ العينات اللاتيني الأمثل ونمذجة سطح الاستجابة
ملاحظة: بالنسبة لمعدلات التدفق المحتفظ بها من 5 م / ث - 5.5 م / ث ، يتم اختيار العينات لبناء مجموعات مختلفة من معدل التدفق ضمن نطاق معدل التدفق هذا. تتم محاكاة مجموعات السرعة للحصول على أقصى درجة حرارة. بناء دالة السرعة ودرجة الحرارة القصوى.
- افتح جدول بيانات فارغا جديدا لإنشاء جدول تسمى صفوفه في العمود الأول inlet1 وinlet2 وinlet3، واحفظ الملف بالشكل sampling.xlsx.
- قم بتشغيل برنامج التحسين واسحب رمز جدول البيانات إلى السهم الفردي للمهمة 1. بعد ذلك ، انقر نقرا مزدوجا فوق ملف جدول البيانات رمز لإظهار نافذة محرر المكونات - Excel.
- قم باستيراد sampling.xlsx بالنقر فوق الزر استعراض وقم بتعيين المدخل 1 والمدخل 2 والمدخل 3 إلى معلمات A1 و A2 و A3 كمعلمات بالنقر فوق أضف هذا التعيين. انقر على OK زر للعودة إلى النافذة الأولية.
- اسحب رمز DOE إلى Task1 وانقر نقرا مزدوجا فوقه لتظهر نافذة Component Editor-DOE. حدد OptimOKal Latin Hypercube وقم بتعيين عدد النقاط ك 15 في النافذة عام.
- قم بالتبديل إلى نافذة العوامل وقم بتعيين 5.5 كحد أعلى و 5 كحد أدنى ل A1 و A2 و A3.
- قم بالتبديل إلى نافذة Design Matrix وانقر فوق إنشاء لإنشاء نقاط أخذ العينات العشوائية المقابلة لسرعات المدخل المختلفة. قم بإيقاف تشغيل برنامج التحسين.
- خذ صفائف مجموعات السرعة لنقاط أخذ العينات العشوائية مرة أخرى لحساب وتكرار الخطوات 3.5.5-3.7.5 للحصول على مصفوفة درجة الحرارة المقابلة المكونة من درجات الحرارة القصوى للبطاريات.
- اجمع متغيرات التنبؤ x1 و x2 و x3 لمصفوفات مجموعات السرعة و y لمصفوفات درجة الحرارة لتشكيل جدول جديد للمتغيرات ، كما هو موضح في الجدول 3 ، واحفظه كملف sample.txt. قم باستيراد الملف ليلائم نموذج سطح استجابة.
- أعد تشغيل برنامج التحسين واسحب رمز التقريب إلى السهم الفردي ل Task1. انقر نقرا مزدوجا فوق أيقونة Task1 لإظهار نافذة تقريب محرر المكونات لتحديد نموذج سطح الاستجابة.
- قم بالتبديل إلى نافذة ملف البيانات واستورد ملف sample.txt الذي يحتوي على متغيرات التنبؤ.
- قم بالتبديل إلى نافذة المعلمات وانقر فوق Scan لفتح المعلمات في نافذة ملف البيانات حيث يتم تعريف متغيرات التنبؤ x1 و x2 و x3 كإدخال و y كمخرجات.
- قم بالتبديل إلى نافذة خيارات التقنية وحدد التربيعي بترتيب كثير الحدود. قم بالتبديل إلى نافذة خيارات تحليل الأخطاء وحدد التحقق من الصحة التبادلية في طريقة تحليل الأخطاء.
- قم بالتبديل إلى نافذة عرض البيانات وانقر فوق تهيئة الآن للحصول على معاملات معادلة الانحدار الخطي التربيعي.
- انقر فوق الزر تحليل الأخطاء لإظهار نافذة تحليل الأخطاء التقريبية للتحقق مما إذا كانت الأخطاء يمكن أن تفي بالمعايير المقبولة لكل نوع خطأ. أغلق نافذة مكون التقريب. إذا كان الخطأ التعسفي لا يمكن أن يفي بالمعايير المقبولة المقابلة ، فقم بإضافة المزيد من نقاط العينة للمشاركة في تركيب النموذج.
5. نموذج التركيب التقريبي القائم على خوارزمية التلدين المحاكي التكيفي
ملاحظة: بعد ذلك ، يتم استخدام البرامج والخوارزمية للعثور على القيمة المثلى للنموذج التقريبي
- اسحب رمز التحسين إلى Task1 وانقر نقرا مزدوجا فوقه لإظهار نافذة تحسين محرر المكونات. حدد التلدين المحاكي التكيفي (ASA) في تقنية التحسين.
- قم بالتبديل إلى نافذة المتغيرات لتعيين 5.5 كحد أعلى و 5 كحد أدنى.
- قم بالتبديل إلى نافذة الأهداف وحدد المعلمة Y قبل إغلاق نافذة تحسين محرر المكونات.
- انقر فوق الزر تشغيل التحسين وانتظر نتيجة التحسين.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
باتباع البروتوكول ، تعد الأجزاء الثلاثة الأولى هي الأكثر أهمية ، والتي تشمل النمذجة والشبكات والمحاكاة ، كل ذلك من أجل الحصول على أقصى درجة حرارة لحزمة البطارية. بعد ذلك ، يتم ضبط سرعة تدفق الهواء عن طريق أخذ العينات ، وأخيرا ، يتم الحصول على تركيبة معدل التدفق الأمثل عن طريق التحسين.
يوضح الشكل 9 مقارنة توزيع درجة حرارة حزمة البطارية في بيئات مختلفة ، ويوضح الشكل 10 مقارنة التوزيع الثاني لدرجة حرارة البطارية في بيئات مختلفة. كما هو موضح في الشكل 9 والشكل 10 ، تزداد درجة حرارة البطارية تحت الحالة المتربة إلى مستوى معين بسبب الموصلية الحرارية المنخفضة ل DPM (الجسيمات المتربة).
من أجل ضبط توزيع درجة حرارة البطارية ، اضبط سرعات تدفق الهواء عند المداخل من 5 م / ث إلى 6 م / ث ، وقم بزيادة بنسبة 5٪ تحت النموذج المغبر ، واحصل على درجات الحرارة القصوى عند كل سرعة تدفق هواء. عندما زادت سرعة تدفق الهواء بنسبة 15٪ و 20٪ ، انخفضت درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية في الحالة المتربة إلى ما دون درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية في حالة الغبار الحر ، كما هو موضح في الشكل 8. بالنظر إلى استهلاك الطاقة ، يتم تعيين السرعة القصوى للمدخل على 5.5 م / ث (زيادة بنسبة 10٪) لتقليل درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية في حالة الغبار.
عند إنشاء QRSM التربيعي ، يتم حساب الحد الأدنى لعدد العينات بواسطة (N + 1) x (N + 2) / 2 ، حيث N هو عدد متغيرات الاختبار. هناك ثلاثة متغيرات تصميم في هذه المقالة ، وهي سرعات المدخل والحد الأدنى لعدد العينات هو 10. من أجل إنشاء نموذج سطح استجابة بدقة عالية ، تم اختيار 15 عينة باستخدام مكون DOE في منصة برمجيات التحسين. يتم استخدام الطريقة المربعة الصغرى لإكمال تركيب سطح الاستجابة بين درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية التي تم الحصول عليها بواسطة برنامج المحاكاة وثلاث سرعات مدخل. تم إنشاء نموذج سطح الاستجابة التقريبي على النحو التالي:
يقيس R2 الملاءمة الكلية لمعادلة الانحدار ويعبر عن العلاقة الكلية بين المتغير التابع وجميع المتغيرات المستقلة. R2 يساوي نسبة مجموع الانحدار من المربعات إلى المجموع الكلي للمربعات ، أي النسبة المئوية لتباين المتغير التابع الذي يمكن أن تفسره معادلة الانحدار. كلما اقتربت قيمة R2 من 1 ، كان ملاءمة منحنى الانحدار للقيمة المرصودة أفضل.
يظهر تحليل الخطأ لنتائج الحساب أن R2 هو 0.93127 ، كما هو موضح في الشكل 11 ، مما يدل على أن نموذج تقريب سطح الاستجابة متعددة الحدود من الدرجة الثانية يتمتع بدقة مناسبة جيدة.
في النهاية ، يتم استخدام التلدين المحاكي التكيفي (ASA) كطريقة تحسين لإيجاد مجموعات سرعة تدفق المدخل المثلى. الحد الأقصى لعدد التصاميم التي تم إنشاؤها هو 10000 ، وعدد التصميمات لفحص التقارب هو 5 ، وإبسيلون التقارب هو 1.0 × 10-8. كان المعدل النسبي لتلدين المعلمة ، وتلدين التكلفة ، وتبريد المعلمات ، وتبريد التكلفة نفس القيمة 1.
كانت درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية التي تم الحصول عليها عن طريق التحسين 309.391420 كلفن. سرعات تدفق الهواء في المداخل هي 5.5 م / ث و 5 م / ث و 5.5 م / ث. لتأكيد الدقة ، تم تحليل الحالة المثلى بواسطة برنامج المحاكاة. ويبين الجدول 4 المقارنة بين نتائج التحقق من التحسين والمحاكاة. يمكن ملاحظة أن خطأ درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية يقع في حدود 0.001٪ في ظل ثلاث ظروف لسرعات تدفق الهواء الداخل ، مما يشير إلى أن طريقة التحسين المعتمدة في هذا العمل فعالة ومجدية.
يوضح الشكل 12 مقارنة توزيع درجة حرارة البطارية الثاني تحت سرعات تدفق الهواء الداخل المختلفة ، وتظهر مقارنة توزيع درجة حرارة حزمة البطارية قبل وبعد التحسين في الشكل 13. يوضح الجدول 5 القيم المحددة لدرجات الحرارة القصوى ومجموعات سرعات تدفق الهواء. عندما تكون سرعات تدفق الهواء للمداخل 1-3 هي 5.5 م / ث و 5.5 م / ث و 5.5 م / ث ، على التوالي ، فإن درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية هي 309.426208 K. بعد التحسين ، تبلغ سرعة تدفق الهواء للمداخل 1-3 5.5 م / ث و 5 م / ث و 5.5 م / ث ، ودرجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية هي 309.392853 كلفن. وتجدر الإشارة إلى أن مجموع سرعات تدفق الهواء للحالة المحسنة الموضحة في الشكل 12B أقل من مجموع سرعات تدفق الهواء للحالة الموضحة في الشكل 12A. ومع ذلك ، فإن درجة الحرارة القصوى لا تزيد مع انخفاض سرعة تدفق الهواء. أيضا ، تتم مقارنة حزمة البطارية المحسنة بحزمة البطارية الأولية (أي أن سرعات تدفق الهواء للمداخل الثلاثة كلها 5 م / ث ، والبطاريات مغطاة ب DPM). يقارن الشكل 14 توزيع خط التدفق قبل وبعد التحسين ، ويمكن ملاحظة أن توزيع خط التدفق بعد التحسين أوسع. يقارن الشكل 15 تأثيرات كل عامل على درجة الحرارة. العامل X1 له أكبر تأثير على درجة الحرارة. العوامل x1 و x3 لها تأثيرات مماثلة على درجة الحرارة. باختصار ، تنخفض سرعة تدفق الهواء الإجمالية بنسبة 3٪ ، وتنخفض درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية إلى درجة الحرارة المتوقعة (أي درجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية في حالة خالية من الغبار).
يمكن استخدام طريقة التحسين على نطاق واسع لتحسين دورة حياة حزمة البطارية مع انخفاض استهلاك الطاقة.
الشكل 1: خارطة الطريق الفنية. يصف هذا الشكل عملية المحاكاة والتحسين التفصيلية وفقا لمحتوى البحث ، بما في ذلك كائنات البحث والأساليب والحلول والنمذجة والمحاكاة وبرامج التحسين. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 2: نموذج ثلاثي الأبعاد لحزمة بطارية ليثيوم أيون في بيئة مغبرة. يتم رسم نموذج 3D لحزمة LIB ، والذي يمكن حفظه كملف X_T واستيراده إلى برنامج محاكاة للمحاكاة ، بواسطة برنامج النمذجة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 3: مخطط الشبكة. (أ) يوضح هذا الشكل شبكة المجال الجوي. (ب) يوضح هذا الشكل شبكة مجال البطارية. (ج) يوضح هذا الشكل شبكة مجال dpm. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 4: اختبار استقلالية الشبكة. المحور X هو العدد الإجمالي المختلف للشبكات في نموذج الشبكة ، والمحور Y هو درجة الحرارة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 5: اختبار النموذج اللزج. المحور X هو نوع النموذج اللزج ، والرقم 1 يمثل نموذج k-epsilon القياسي ، والرقم 2 يمثل نموذج RNG k-epsilon ، والرقم 3 يمثل نموذج k-epsilon القابل للتحقيق ، والرقم 4 يمثل نموذج Spalart-Allmaras ، والمحور Y هو درجة الحرارة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 6: نموذج 3D لحزمة بطارية ليثيوم أيون في بيئة خالية من الغبار. يتم رسم نموذج 3D لحزمة LIB ، والذي يمكن حفظه كملف X_T واستيراده إلى برنامج محاكاة للمحاكاة ، بواسطة برنامج النمذجة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 7: تحليل حساسية المعلمة. يمثل الرقم الموجود على المحور السيني المجموعة n من سرعات تدفق الهواء الداخل. على سبيل المثال ، يمثل الرقم 5 مجموعة السرعة (3،5،7) المقابلة ل 3 م / ث عند المدخل 1 ، 5 م / ث عند المدخل 2 ، 7 م / ث عند المدخل 3. وبالمثل ، يمثل الرقم 1،2،3،4،6 مجموعة سرعة تدفق الهواء المداخل المختلفة (5،5،5) ، (4،5،6) ، (5،6،4) ، (5،4،6) ، (3،5،7) ، (5،3،7) ، (5،7،3) ، على التوالي. المحور الصادي هو درجة الحرارة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 8: تغير درجة حرارة حزمة البطارية عند سرعات تدفق الهواء الداخلة المختلفة. يوضح الشكل الحد الأقصى لدرجة حرارة حزمة البطارية التي تتناقص مع زيادة سرعة تدفق الهواء الداخل. المحور السيني هو معدل زيادة سرعة تدفق الهواء عند المداخل. المحور الصادي هو درجة الحرارة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 9: مقارنة توزيع درجة حرارة حزمة البطارية في بيئات مختلفة. (أ) يوضح هذا الشكل توزيع درجة حرارة حزمة البطارية في بيئة خالية من الغبار. (ب) يوضح هذا الشكل توزيع درجة حرارة مجموعة البطاريات في بيئة مغبرة، تكون درجة الحرارة منها أعلى في البطارية رقم 2. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 10: مقارنة توزيع درجة حرارة البطارية رقم 2 في بيئات مختلفة. (أ) يوضح هذا الشكل توزيع درجة حرارة البطارية رقم 2 في بيئة خالية من الغبار. (ب) يوضح هذا الشكل توزيع درجة حرارة البطارية رقم 2 في بيئة مغبرة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 11: تحليل الخطأ لنموذج سطح استجابة التقريب. يشير الشكل إلى أن نموذج تقريب سطح الاستجابة متعددة الحدود التربيعي لديه دقة تركيب جيدة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 12: مقارنة توزيع درجة حرارة البطارية رقم 2 تحت سرعات تدفق الهواء الداخل المختلفة. (أ) يوضح هذا الشكل توزيع درجة حرارة البطارية رقم 2 بمجرد زيادة سرعة تدفق الهواء الداخل نفسها. (ب) يوضح هذا الشكل توزيع درجة حرارة البطارية رقم 2 بعد تحسين سرعة تدفق الهواء الداخل. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 13: مقارنة توزيع درجة حرارة حزمة البطارية قبل وبعد التحسين. (أ) يوضح هذا الشكل توزيع درجة حرارة حزمة البطارية في بيئة مغبرة دون تحسين. (B) يوضح هذا الشكل توزيع درجة حرارة حزمة البطارية في بيئة مغبرة بعد التحسين. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 14: مقارنة توزيع حزمة البطارية قبل وبعد التحسين. (أ) يوضح هذا الشكل التوزيع الانسيابي لحزمة البطارية في بيئة مغبرة دون تحسين. (B) يوضح هذا الشكل التوزيع الانسيابي لحزمة البطارية في بيئة مغبرة بعد التحسين. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
الشكل 15: تأثير ثلاثة عوامل على درجة الحرارة. (أ) يوضح هذا الشكل تأثير x1 وx2 على درجة الحرارة. (ب) يوضح هذا الشكل تأثير x1 وx3 على درجة الحرارة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.
| اسم الوسيط | ρ / كجم · م -3 | ج/ي· (كجم· ك)-1 | ك / ث (م · ك) -1 |
| مادة الهواء | 1.225 | 1006.43 | 0.0242 |
| مادة البطارية | 1958.7 | 733 | كس = 3.6 ، كص = كض = 10.8 |
| مادة dpm | 2870 | 910 | 1.75 |
| مادة صندوق البطارية | 7930 | 500 | 16.3 |
الجدول 1: خصائص المواد. سيتم استخدام خصائص المواد المقابلة للهواء والبطارية والجسيمات المتربة وصندوق البطارية في إعدادات المعلمة لبرنامج المحاكاة.
| رقم | مدخل 1 (م / ث) | مدخل 2 (م / ث) | مدخل 3 (م / ث) | أقصى درجة حرارة لحزمة البطارية (K) |
| 1 | 5 | 5 | 5 | 309.72049 |
| 2 | 4 | 5 | 6 | 309.26413 |
| 3 | 5 | 6 | 4 | 309.703369 |
| 4 | 5 | 4 | 6 | 309.389038 |
| 5 | 3 | 5 | 7 | 311.54599 |
| 6 | 5 | 3 | 7 | 308.858704 |
| 7 | 5 | 7 | 3 | 309.801086 |
الجدول 2: تحليل حساسية المعلمة. يوضح الجدول المجموعات السبع لسرعات تدفق الهواء الداخل ودرجة الحرارة القصوى المقابلة لحزمة البطارية. على سبيل المثال ، يمثل الرقم 5 مجموعة السرعة (3،5،7) المقابلة ل 3 م / ث عند المدخل 1 ، 5 م / ث عند المدخل 2 ، 7 م / ث عند المدخل 3 ، ودرجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية المقابلة 311.54599 كلفن.
| رقم | مدخل 1 (م / ث) | مدخل 2 (م / ث) | مدخل 3 (م / ث) | أقصى درجة حرارة لحزمة البطارية (K) |
| 1 | 5.071 | 5.429 | 5.179 | 309.58725 |
| 2 | 5.286 | 5.071 | 5.036 | 309.59982 |
| 3 | 5.393 | 5.143 | 5.429 | 309.48029 |
| 4 | 5.464 | 5.25 | 5.071 | 309.52237 |
| 5 | 5.179 | 5.036 | 5.25 | 309.59082 |
| 6 | 5.143 | 5.107 | 5.5 | 309.50894 |
| 7 | 5.5 | 5.357 | 5.321 | 309.46039 |
| 8 | 5.107 | 5.393 | 5.464 | 309.52564 |
| 9 | 5.036 | 5.179 | 5.107 | 309.64923 |
| 10 | 5.214 | 5.321 | 5 | 309.59052 |
| 11 | 5.321 | 5.5 | 5.393 | 309.48645 |
| 12 | 5.357 | 5.464 | 5.143 | 309.5264 |
| 13 | 5.429 | 5 | 5.214 | 309.50253 |
| 14 | 5 | 5.214 | 5.357 | 309.58344 |
| 15 | 5.25 | 5.286 | 5.286 | 309.54627 |
الجدول 3: صفائف السرعة ودرجة الحرارة المستخدمة في نموذج سطح الاستجابة التربيعية. يمكن إنشاء مجموعات سرعة تدفق الهواء المختلفة عند المداخل بشكل عشوائي بواسطة OHLA ، ويتم حساب درجات الحرارة القصوى المقابلة بواسطة برنامج المحاكاة.
| اسم | مدخل 1 (م / ث) | مدخل 2 (م / ث) | مدخل 3 (م / ث) | أقصى درجة حرارة لحزمة البطارية (K) |
| نتيجة التحسين | 5.5 | 5 | 5.5 | 309.39142 |
| نتيجة التحقق من المحاكاة | 5.5 | 5 | 5.5 | 309.392853 |
الجدول 4: مقارنة بين نتائج التحقق من التحسين والمحاكاة. يمكن الحصول على تركيبة سرعة تدفق الهواء المناسبة عند المداخل ودرجة الحرارة المقابلة عن طريق التحسين ، والذي ثبت أيضا أنه دقيق من خلال التحقق من المحاكاة.
| اسم | مدخل 1 (م / ث) | مدخل 2 (م / ث) | مدخل 3 (م / ث) | أقصى درجة حرارة لحزمة البطارية (K) |
| A | 5 | 5 | 5 | 309.412537 |
| B | 5 | 5 | 5 | 309.72049 |
| C | 5.5 | 5.5 | 5.5 | 309.426208 |
| D | 5.5 | 5 | 5.5 | 309.392853 |
الجدول 5: مقارنات بين سرعة تدفق الهواء المداخل ودرجة الحرارة القصوى لحزمة البطارية في ظل ظروف مختلفة. (أ) حزمة البطارية تحت سرعة تدفق هواء المداخل العادية وبيئة الغبار الحر. (ب) حزمة البطارية تحت سرعة تدفق الهواء المداخل العادية والبيئة المتربة. (ج) تزداد سرعة تدفق الهواء تحت المداخل والبيئة المتربة. (د) حزمة البطارية تحت سرعات تدفق الهواء المحسنة والبيئة المتربة.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Discussion
تم إنشاء BTMS المستخدم في هذه الدراسة بناء على نظام تبريد الهواء نظرا لتكلفته المنخفضة وبساطة الهيكل. نظرا لانخفاض قدرة نقل الحرارة ، فإن أداء نظام تبريد الهواء أقل من أداء نظام التبريد السائل ونظام تبريد مواد تغيير الطور. ومع ذلك ، فإن نظام التبريد السائل له عيب تسرب غاز التبريد ، ونظام تبريد مواد تغيير الطور له كتلة عالية وكثافة طاقة منخفضة29. أنظمة التبريد هذه لها مزاياها وعيوبها. لذلك ، يمكن إنشاء BTMS من خلال الجمع بين نظام تبريد الهواء ونظام تبريد سائل أو نظام تبريد مواد تغيير الطور لتعزيز أداء التبريد.
تم تنفيذ حل CFD لمحاكاة ملف تعريف التدفق ودرجة الحرارة للنموذج. تم استخدام المعادلات الحاكمة30 ، مثل الاستمرارية (2) ومعادلة الحفاظ على الطاقة (3) ، لحل المشكلة الحرارية المعتمدة على الوقت لتدفق الهواء.
حيث p و k و c هي خصائص الهواء المستخدم ، وهي الكثافة والتوصيل الحراري والحرارة النوعية ، على التوالي ؛ T ، وهي 
الضغط الساكن ودرجة الحرارة وسرعة هواء التبريد.
معادلات الزخم31
حيث ui و u j هي مكونات سرعة متوسط رينولدز ؛ xi و xj إحداثيات ديكارتية. P هو متوسط ضغط رينولدز. μ هي اللزوجة الديناميكية. μt هي اللزوجة الديناميكية المضطربة. k هي طاقة حركية مضطربة. ε هو معدل تبديد الطاقة الحركية المضطربة.
تم تقدير رقم رينولدز على أساس سرعة تدفق المدخل (v = 5 م / ث) والقطر المكافئ ب 0.0242308 ؛ يتم حساب رقم رينولدز على أنه 9894 ، وبالتالي تم اختيار نموذج اضطراب لنموذج K-E القياسي.
معادلة رينولدز للأرقام32
حيث Pl هي الكثافة ، Vmax هي أقصى سرعة تدفق للسائل ، D هو القطر المكافئ للحاوية ، و ul هي اللزوجة الديناميكية للسائل.
معادلة الطاقة الحركيةالمضطربة 33
حيث kt و ε هي الطاقة الحركية المضطربة ومعدل تبديد الاضطراب ، على التوالي ؛ uj هو المكون jth لمتجه السرعة ، و μ و ut هما اللزوجة الديناميكية الجزيئية والمضطربة ، على التوالي ؛ Gkt و Gb هما توليد الطاقة الحركية المضطربة الناتجة عن السرعة المتوسطة وتوليد الطاقة الحركية المضطربة نتيجة لتأثيرات الطفو ، على التوالي ؛ يمثل YM تأثير التمدد المتقلب غير القابل للضغط المضطرب لمجموع معدلات التبديد ؛ Skt هو مصطلح مصدر kt ؛ αkt هو رقم Prandtl الفعال العكسي ل kt.
معادلة تبديد الطاقة الحركيةالمضطربة 33
حيث Sε هو مصطلح المصدر ل ε ؛ αt هو رقم Prandtl الفعال العكسي ل ε ؛ C1ε و C2ε و C3ε هي ثوابت تجريبية.
بالنسبة لخلايا البطارية ، معادلة حفظ الطاقة34
حيث س ، كب ، جب ؛ و Pb يمثلان الحرارة المتولدة والتوصيل الحراري والسعة الحرارية النوعية وكثافة البطارية على التوالي.
صيغة الحمل الحراري35
حيث يمثل hf معامل انتقال الحرارة بالحمل الحراري ؛ يمثل Ts درجة حرارة سطح LIBs ؛ يمثل TB درجة حرارة الهواء المحيط. و Q * يمثل معدل نقل الحرارة بالحمل الحراري.
تم ضبط مدخل BTMS على حالة حدود مدخل السرعة البالغة 5 م / ث ودرجة حرارة 300 كلفن بينما تم تكييف مخرج النظام مع مخرج الضغط مع ضبط الضغط المحيط على الضغط الجوي. تم تعيين الجدران حول النظام للحمل الحراري الطبيعي.
بدأت هذه الورقة البحث بشرط تحديد هيكل نموذج حزمة البطارية ، والغبار الذي يغطي سطح البطارية سيؤدي إلى ارتفاع درجة حرارة البطارية. ثم نقدم ASAM لتحسين QRSM التقريبي وتحقيق انخفاض درجات الحرارة مرة أخرى من خلال مجموعة سرعات تدفق الهواء المثلى لمداخل النظام لحل مشكلة تأثير DPM. وتجدر الإشارة إلى أن مواضع مدخل ومخرج الهواء لحزمة البطارية لها أيضا تأثير كبير على درجة حرارة BTMS14.
هناك بعض الخطوات الحاسمة في البروتوكول. عند إنشاء نموذج 3D لحزمة البطارية ، امنح كل جسم وسطح في النموذج اسما معروفا لمواد إضافة المواد اللاحقة ، وإنشاء واجهة شبكية وتحديد شروط الحدود. عند تشغيل برنامج المحاكاة ، من الضروري ضبط كل معلمة بدقة ، وخاصة وحدة المعلمة.
من حيث نموذج التركيب ، يعد تحليل الخطأ مهما في نمذجة سطح الاستجابة ، إذا كان الخطأ التعسفي لا يمكن أن يفي بالمعايير المقبولة المقابلة ، فيجب إضافة المزيد من نقاط العينة للمشاركة في تركيب النموذج حتى يصل الخطأ إلى المعايير المقبولة. بعد أن يقوم برنامج المحاكاة باستيراد نموذج الشبكة ، قم باستكشاف أخطاء نموذج الشبكة وإصلاحها ، وانقر فوق تحقق للتحقق مما إذا كانت الشبكة ذات حجم سالب. إذا كانت هناك أي مشكلة في الشبكة المقسمة أو إعدادات النموذج ، فستظهر رسالة خطأ.
القيد الرئيسي لهذه الدراسة هو أن النموذج الهندسي المستخدم في المحاكاة مشتق من خلال تبسيط نموذج حزمة البطارية الواقعي ، يكاد يكون من المستحيل عكس الواقع بالكامل. ومن ثم، من غير المرجح أن تكون الشروط الحدودية المفروضة متسقة مع الوضع الفعلي. تختلف نتائج الحساب أيضا وفقا لنظريات الحساب المختلفة. لتسهيل المحاكاة ، قمنا بتبسيط نموذج توليد الحرارة للبطارية ، ومتوسط معدل توليد الحرارة للبطارية هو 20.993 كيلو واط / م3 كمصدر حرارة داخلي36,37.
الأهمية فيما يتعلق بالطرق الحالية وأي تطبيقات مستقبلية لهذه التقنية:
سيساعد هذا البروتوكول في إنشاء طريقة تحسين مع مراعاة استهلاك الطاقة والأداء الحراري لنظام إدارة البطارية في نفس الوقت ، ويمكن استخدامه على نطاق واسع لتحسين دورة حياة حزمة البطارية بأقل تكلفة تشغيل. يمكن أيضا استخدام هذه التقنية في التصميم الميكانيكي والتصميم المعماري وغيرها من المجالات.
Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Disclosures
ليس لدى المؤلفين ما يكشفون عنه.
Acknowledgments
يتم دعم بعض برامج التحليل والتحسين من قبل جامعة تسينغهوا وجامعة كونكوك وجامعة تشونام الوطنية وجامعة موكبو وجامعة تشيبا.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Ansys-Workbench | ANSYS | N/A | Multi-purpose finite element method computer design program software.https://www.ansys.com |
| Isight | Engineous Sogtware | N/A | Comprehensive computer-aided engineering software.https://www.3ds.com |
| NVIDIA GPU | NVIDIA | N/A | An NVIDIA GPU is needed as some of the software frameworks below will not work otherwise. https://www.nvidia.com |
| Software | |||
| SOLIDWORKS | Dassault Systemes | N/A | SolidWorks provides different design solutions, reduces errors in the design process, and improves product quality www.solidworks.com |
References
- Xia, G., Cao, L., Bi, G. A review on battery thermal management in electric vehicle application. Journal of Power Sources. 367 (1), 90-105 (2017).
- Mahamud, R., Park, C. Reciprocating air flow for Li-ion battery thermal management to improve temperature uniformity. Journal of Power Sources. 196 (13), 5685-5696 (2011).
- Kumar, R., Goel, V. A study on thermal management system of lithium-ion batteries for electrical vehicles: A critical review. Journal of Energy Storage. 71, 108025 (2023).
- Fan, Y., et al. Experimental study on the thermal management performance of air cooling for high energy density cylindrical lithium-ion batteries. Applied Thermal Engineering. 155, 96-109 (2019).
- Mohammadian, S. K., He, Y. L., Zhang, Y. Internal cooling of a lithium-ion battery using electrolyte as coolant through microchannels embedded inside the electrodes. Journal of Power Sources. 293, 458-466 (2015).
- Skerlos, S. J., Winebrake, J. J. Targeting plug-in hybrid electric vehicle policies to increase social benefits. Energy Policy. 38 (2), 705-708 (2010).
- Avadikyan, A., Llerena, P. A real options reasoning approach to hybrid vehicle investments. Technological Forecasting and Social Change. 77 (4), 649-661 (2010).
- Chen, K., Chen, Y., Li, Z., Yuan, F., Wang, S. Design of the cell spacings of battery pack in parallel air- cooled battery thermal management system. International Journal of Heat and Mass Transfer. 127, 393-401 (2018).
- Jiang, Z. Y., Qu, Z. G. Lithium - ion battery thermal management using heat pipe and phase change material during discharge - charge cycle: A comprehensive numerical study. Applied Energy. 242, 378-392 (2019).
- Saw, L. H., et al. Computational fluid dynamic and thermal analysis of Lithium-ion battery pack with air cooling. Applied energy. 177, 783-792 (2016).
- Park, H. A design of air flow configuration for cooling lithium - ion battery in hybrid electric vehicles. Journal of Power Sources. 239 (10), 30-36 (2013).
- Wang, Q., et al. Thermal runaway caused fire and explosion of lithium-ion battery. Journal of power sources. 208, 210-224 (2012).
- Rao, Z., Wang, S. A review of power battery thermal energy management. Renewable and Sustainable Energy Reviews. 15 (9), 4554-4571 (2011).
- Chen, K., Wu, W., Yuan, F., Chen, L., Wang, S. Cooling efficiency improvement of air-cooled battery thermal management system through designing the flow pattern. Energy. 167, 781-790 (2019).
- Lan, X., Li, X., Ji, S., Gao, C., He, Z. Design and optimization of a novel reverse layered air-cooling battery management system using U and Z type flow patterns. International Journal of Energy Research. 46 (10), 14206-14226 (2022).
- Singh, G., Wu, H. Effect of different inlet/outlet port configurations on the thermal management of prismatic Li-ion batteries. Journal of Heat Transfer. 144 (11), 112901 (2022).
- Zhang, J., Wu, X., Chen, K., Zhou, D., Song, M. Experimental and numerical studies on an efficient transient heat transfer model for air-cooled battery thermal management systems. Journal of Power Sources. 490, 229539 (2021).
- Qian, X., Xuan, D., Zhao, X., Shi, Z. Heat dissipation optimization of lithium-ion battery pack based on neural networks. Applied Thermal Engineering. 162, 114289 (2019).
- Chen, K., Wang, S., Song, M., Chen, L. Structure optimization of parallel air-cooled battery thermal management system. International Journal of Heat and Mass Transfer. 111, 943-952 (2017).
- Liu, Y., Zhang, J. Self-adapting J-type air-based battery thermal management system via model predictive control. Applied Energy. 263, 114640 (2020).
- Baveja, R., Bhattacharya, J., Panchal, S., Fraser, R., Fowler, M. Predicting temperature distribution of passively balanced battery module under realistic driving conditions through coupled equivalent circuit method and lumped heat dissipation method. Journal of Energy Storage. 70, 107967 (2023).
- Singh, L. K., Kumar, R., Gupta, A. K., Sharma, A. K., Panchal, S. Computational study on hybrid air-PCM cooling inside lithium-ion battery packs with varying number of cells. Journal of Energy Storage. 67, 107649 (2023).
- Fan, Y., et al. Multi-objective optimization design and experimental investigation for a prismatic lithium-ion battery integrated with a multi-stage Tesla valve-based cold plate. Processes. 11 (6), 1618 (2023).
- Feng, Z., et al. Optimization of the Cooling Performance of Symmetric Battery Thermal Management Systems at High Discharge Rates. Energy Fuels. 37 (11), 7990-8004 (2023).
- Talele, V., Moralı, U., Patil, M. S., Panchal, S., Mathew, K. Optimal battery preheating in critical subzero ambient condition using different preheating arrangement and advance pyro linear thermal insulation. Thermal Science and Engineering Progress. 42, 101908 (2023).
- Kenny, Q. Y., Li, W., Sudjianto, A. Algorithmic construction of optimal symmetric Latin hypercube designs. Journal of statistical planning and inference. 90 (1), 145-159 (2000).
- Oliveira Jr, H. A., Petraglia, A. Global optimization using dimensional jumping and fuzzy adaptive simulated annealing. Applied Soft Computing. 11 (6), 4175-4182 (2011).
- Ingber, L.
- Yu, X., et al. Experimental study on transient thermal characteristics of stagger-arranged lithium-ion battery pack with air cooling strategy. International Journal of Heat and Mass Transfer. 143, 118576 (2019).
- Li, W., Xiao, M., Peng, X., Garg, A., Gao, L. A surrogate thermal modeling and parametric optimization of battery pack with air cooling for EVs. Applied Thermal Engineering. 147, 90-100 (2019).
- Chen, K., Zhang, Z., Wu, B., Song, M., Wu, X. An air-cooled system with a control strategy for efficient battery thermal management. Applied Thermal Engineering. 236, 121578 (2023).
- Zhao, L., Li, W., Wang, G., Cheng, W., Chen, M. A novel thermal management system for lithium-ion battery modules combining direct liquid-cooling with forced air-cooling. Applied Thermal Engineering. 232, 120992 (2023).
- Oyewola, O. M., Awonusi, A. A., Ismail, O. S. Design optimization of Air-Cooled Li-ion battery thermal management system with Step-like divergence plenum for electric vehicles. Alexandria Engineering Journal. 71, 631-644 (2023).
- Chen, K., et al. Design of parallel air-cooled battery thermal management system through numerical study. Energies. 10 (10), 1677 (2017).
- Lyu, C., et al. A new structure optimization method for forced air-cooling system based on the simplified multi-physics model. Applied Thermal Engineering. 198, 117455 (2021).
- Zhang, W. C., Liang, Z. C., Ling, G. Z., Huang, L. S. Influence of phase change material dosage on the heat dissipation performance of the battery thermal management system. Journal of Energy Storage. 41, 102849 (2021).
- Li, M. L., Zang, M. Y., Li, C. Y., Dai, H. Y. Optimization of structure of air cooling heat dissipation for Li-ion batteries. Battery Bimonthly. 50 (3), 1001 (2020).
