“ 今天復雜的系統和產品需要解決方案涵蓋所有物理場和學科領域

系統級仿真助力電動汽車電池的虛擬原型構建過程

20 世紀90 年代初期作為商用技術推出以來，鋰離子電池就逐漸成為便攜式電子產品和電動汽車市場中最受歡迎的可充電能量存儲設備。包含電極的輕量型鋰化合物與其它類型的電池相比，能實現更高的比能（瓦特- 小時/ 千克）。少量電池單元對手機或筆記本電腦來說或許夠用，但是要想驅動電動汽車，就必須將成百上千個電池單元連接在一起，作為大得多的電池組系統提供電力。

通用汽車電動車電池生產

汽車制造商及其供應商在美國能源部（DOE）汽車技術辦公室的支持下共同努力，旨在進一步提高電動汽車（EV）電池的比能，同時減小電池系統的總體尺寸和重量，并保持安全工作條件，從而攻克EV Everywhere（電動車普及藍圖）中提出的多項重大挑戰。EVEverywhere 中的宏大目標包括在2022年以前將能源成本降低至125 美元/ 千瓦時，因此，利用仿真工具設計電池系統并精確預測性能就成為研發戰略中的關鍵一環。

從2012 年開始，通用汽車公司領導的一支團隊參與由DOE 國家可再生能源實驗室管理的一個項目，即電動汽車電池計算機輔助工程（CAEBAT）項目。該團隊由GM 研究人員和工程師、ANSYS 軟件開發人員和應用工程師以及ESimLLC 的員工組成。GM CAEBAT項目的目標之一就是開發電池組設計工具，包括利用和擴展系統級仿真套件的功能。

雪佛蘭概念電動車

單元電池模塊的ANSYS Simplorer 模型，由12 個雙單元電池單位構成，具有自動電氣連接和熱連接

?24 單元電池模塊的ANSYS Simplorer 預測結果（藍線）與使用US06 駕駛方式測量得到的實驗數據（紅線）進行對比，包括：電池組總電壓a)，單元荷電狀態b)，平均單元溫度c)，以及電池組熱生成d)。

電池組分析汽車電池組可能包含數百甚至數千個單元，這些單元表現出緊密耦合的電化學和熱行為，因此，一個重要挑戰是保持最佳的系統工作條件范圍，以最大程度地減少材料降解和容量損失。從汽車OEM 廠商的角度來說，使整個電池組保持在25 攝氏度至35 攝氏度（77 F 至95 F）的溫度范圍對于系統可靠性而言至關重要。由于周圍環境溫度可達到-40攝氏度至50 攝氏度（-40F 至122F），因此每個單元的溫度均勻性需要由專用的熱管理系統來維持。因此，為電池組設計高效穩健的冷卻系統對于電動汽車制造商而言是一項很重要的工程任務。

為了分析電池組的耦合電化學和熱傳遞特性，需要根據整個電池單元系統的空間分辨率進行預測。然而，這樣的信息可能只有通過資源密集型和極為耗時的全場仿真才能獲得，但當汽車開發周期比較緊張時這種方法往往不切實際。此外，工程師必須捕捉各種駕駛方式（例如EPA 的US06 周期，即代表采用多種緊急變速的攻擊性駕駛行為）下影響電池組載荷的瞬態條件。當不必使用全場數據時，ANSYS Simplorer 實現的系統級方法就非常行之有效。汽車工程師需要快速完成設計迭代，以評估潛在的冷卻系統設計方案。

ANSYS Simplorer 電池單位模型實例，包含六參數電路模型（上）和代表一個電池單元和冷卻通道的熱模型（下）

采用穩態液體冷卻的GM24 單元模塊原型設計，可用于試驗驗證。

電池單位模型系統
為解決上述設計挑戰，GM 的研究人員在Simplorer 中對完整電池組域進行拆分，以創建電池單位模型的表達。單位模型是一個或多個電池單元與相鄰冷卻通道的組合。研究團隊使用現成的Simplorer 組件來表示內部電阻、電容以及電氣和熱行為源，根據電路和熱傳遞建模的理論和經驗公式創建多個不同單位模型。完成后，將這些電池單位方便地存儲在Simplorer 用戶庫中，方便電池組設計師今后使用。在電池組中，獨立單元通過電線并聯以構成單元組，單元組用電線串聯以構成模塊。為了能夠自動復制電池單位、單元組和模塊，并連接在一起構成電池組，CAEBAT 團隊開發了一種用Python 編寫的、對Simplorer 用戶界面的擴展程序，這樣只要求輸入幾個整數值就能指定電池組配置。在定位、走線和分層布局完成后，Simplorer 擴展程序會添加用VHDL-AMS 建模語言編寫的定制組件來代表冷卻劑歧管，以及表示駕駛方式的瞬態載荷。然后，電池組設計人員可以改變電池組中任何獨立單位的參數，以分析可能的熱散逸，或者將其替換為用戶庫中的其它電池單位，以考慮多種單元至單元制造方案的影響。這種自動化與靈活性的結合使CAEBAT團隊能夠評估多種電池組配置方案，考慮冷卻器流動速率的不同特征，并預測對駕駛方式（例如US06）的熱和電氣響應。

“ 自動化與靈活性的結合使CAEBAT 團隊能夠評估多種電池配置。

驗證和后續工作
GM 的研究人員將24 單元電池參考模塊的Simplorer 模型與實驗測試結果進行對比，從而對系統級的方案進行驗證。在GM 電池單位模型中，一個六參數的電路子模型與一個熱循環子模型耦合在一起。Simplorer 中所得到的電池組總電壓、荷電狀態和每個單元平均溫度的預測值緊緊跟隨通過實驗室試驗觀察到的變化趨勢。從長遠來看，CAEBAT團隊合作伙伴正在研究這種系統級仿真方案的增強功能。其中包括，增加電池壽命建模功能以預測長期使用后電池單元的容量衰減；并可將Simplorer 電池組模型中所選的電池單位替換為全3DANSYS Fluent 單元模型以及降階模型，以便更詳細檢查獨立電池單元。通過系統級方法獲得的信息對于GM 來說特別重要，便于其針對多個問題進行權衡分析，例如空氣冷卻與液體冷卻的選擇，電池形狀，或者電池管理系統控制邏輯的影響，這些問題必須在構建昂貴的原型硬件之前加以解決。將這種仿真方法引入開發過程，有助于指導總體的電池組設計方向，支持汽車制造商達到DOE的計劃目標，并滿足不斷增長的電動汽車消費市場的需求。