二戰過后，經濟發展空前繁榮，美國的汽車銷售量甚至創造了歷史記錄（造成了很嚴重的污染問題）。今天，我們發明了節能汽車——混合動力汽車和電動汽車，又憑自動駕駛汽車（AV）掀起了新一波浪潮。污染問題再次擺在人類面前，但爭論焦點發生了轉移：自動駕駛汽車應該采用混合動力引擎，使效益最大化，還是使用全電動引擎，將污染降低到最少？

自動駕駛汽車：混合動力還是電動？

想象在未來世界，人人 都依靠自動駕駛汽車出行。聽起來很像 Netflix? 未來派電視劇《黑鏡》中的場景，對吧？現在，試想如果這些自動駕駛汽車使勁地排放骯臟的廢氣，還需要定期去加油站加油，不免與未來格格不入，就像是智能家庭配備了全套先進的物聯網設備，卻還要撥號上網。

自動駕駛汽車現在不是，將來也不會單純依靠燃油驅動。爭論的焦點是只制造純電動自動駕駛汽車，還是也制造混合動力自動駕駛汽車。雙方各持己見。

一輛電動汽車正在充電站充電。圖片由 Santeri Viinam?ki 拍攝。已獲 CC BY-SA 4.0 授權，并通過 Wikimedia Commons 共享。

一方面，許多汽車公司研發自動駕駛汽車的用意——至少是初期目的——在于共享出行，一些公司將眼光瞄準了自動駕駛出租車。油電混合動力引擎使得汽車在馬路上行駛（并賺錢）的時間比在車庫中充電的時間更長。

另一方面，有些汽車公司和環保組織關心這些汽車源源不斷地運送乘客和貨物，將導致污染程度呈指數級增加，對環境造成嚴重破壞。

從兩方面來看，自動駕駛應用所采用的電動汽車電池都亟待優化，需要考慮諸如電池功率輸出和電池老化之類的因素。利用 COMSOL Multiphysics? 軟件及其附加的“電池與燃料電池模塊”，科學家和工程師們可以研究和設計混合動力及純電動自動駕駛汽車的電池系統。

最大化電池設計的功率輸出

自動駕駛汽車中的電子元件自然多于普通汽車。除了主體結構（還有燈、報警器和收音機），汽車還裝有導航系統、探測器和測距儀。大量功率消耗意味著電池比普通汽車的能量耗盡速度更快。自動駕駛汽車的電池設計必須擁有持久續航能力和更多的功率輸出，才能滿足能量需求。

電池管理系統

在混合動力和純電力汽車中，電池管理系統（BMS）是一個極其重要的設計因素。通過精確地監控電池活動，BMS 可以最大化能量輸出、壽命和安全性。模擬等溫條件下的鋰離子電池有助于分析 BMS 設計中的重要因素，包括：

• 電壓

• 極化（壓降）

• 內阻

• 荷電狀態（SOC）

• 倍率性能

假設鋰離子電池一維模型由石墨和鋰離子氧化錳（LMO）材料制成，這是一種高性價比、具有熱穩定性的燃料電池材料，來自“電池和燃料電池模塊”的材料庫的默認設置。

電動汽車 BMS 系統核心元件圖解。

電池模型有四個域組成：

• 負多孔電極

• 分離器

• 正多孔電極

• 電解液

借助模型，我們可以測試輸入，然后查看它們如何影響電池的整體性能。這些因素包括初始電池電壓；電池容量；分離器和電極厚度；以及電池 SOC，后者是電動或混合動力汽車的電池組中的殘余電荷的百分比，類似于燃油汽車中燃油表的水平。

循環工況

汽車按照特定的循環工況 運轉，我們可以監測電池溫度和電壓在這個過程中的變化。循環工況告訴 BMS 電池的 SOC 情況如何：電池實際上是空的還是滿的。然后，控制部件停止放電（如果電池是空的）或停止充電（如果電池是滿的）。

我們可以對一維模型進行擴展，使之包含熱分析，從而實現循環工況監控。下面我們將考慮混合動力汽車中經受循環工況的電池。

BMS 關鍵零部件和循環工況示意圖。

工程師可以模擬鋰離子電池的循環工況來預測其性能，分析難以測量的參數或者驗證試驗結果。影響電池循環工況的幾個因素包括：

• 電池每個部分的內阻和極化

• 電池 SOC

• 每種電極材料的 SOC

• 局部溫度

• 材料

我們可以將外部循環工況數據的電流載荷輸入導入到模型中，比如電池放電率（電池相對于它的最大容量的放電速率）隨時間的變化。在這種情況下，導入的數據相當于混合動力汽車的典型值。分析可以告訴你關于電池循環工況的很多信息，包括電池電壓、電勢和完全極化。也有可能確定循環工況過程中電池的 SOC 和負荷電極（以及溫度）。

循環工況（上圖）和仿真結果表明電池電壓在循環工況過程中的變化（下圖）。

本例的結果表明，循環工況適合此種類型的電池設計。它們還表明，可以通過改進熱管理，使電池能夠應對更長久的循環工況。下一節我們將討論優化自動駕駛汽車的循環工況將影響它們在汽車市場上的成功。

功率 vs. 能量評估

倍率性能 的作用是確定電池設計是否符合預期目的。人們一般采用兩種方法：優化能量和優化功率。能量優化電池具有大容量或強勁的電源，但是電流負載相對較小，所以它們是便攜式電子設備的優先選項。對于混合動力和電動汽車來說，功率優化電池是更好的選擇。這些電池的容量相對較小，但是電流負載很高；比如它們可以在大電流下充電。

回到一維鋰離子電池模型，你可以進行功率vs.能量評估來確定電池的倍率性能。仿真研究了在不同電流負載下，電池從完全充電狀態開始的放電過程，以及從完全放電狀態開始的充電過程。

不同放電電流負載下的電池電壓（上圖）和兩種不同類型電池的能量比較圖（下圖）。

結果展示了不同電流負載下的電池電壓，可用來比較電池設計的能量和功率輸出。能量比較圖（上方右圖）說明了電池化學成分和電池容量對放電速度的影響。

在 COMSOL? 軟件中模擬電池老化

向自動駕駛過渡不可能在一夜之間完成。很多創新人士認為自動駕駛汽車上市之初將依托共享出行的形式，而非個人或家庭的私人汽車。從邏輯上講，這意味著共享出行公司的車隊的每一輛自動駕駛汽車每天都被大約十人經手，而不是僅是一個人駕駛；它一整天都在路上奔跑，不能聽命于個人時間安排。

實際上，相比于普通的家用汽車，共享出行自動駕駛汽車的電池損耗要快得多。這就是為什么要進行容量衰減分析。

容量衰減

電池都會經歷容量衰減和功率衰減，二者所指有所不同。功率衰減 指對于給定的放電速度電池電壓降低。容量衰減 指電池容量的損耗，與電流速率無關。

放電過程中的電池電壓變化（上圖）和電池容量在整個壽命周期中的變化（下圖）。

制成電池的材料不同以及材料組合不同都會導致老化速度出現差異，甚至會加速老化過程，因而加速電池容量的損耗。影響電池老化和衰減的幾個因素包括：

• 載荷循環的階段

• 電勢

• 局部集中

• 溫度

• 電流方向

通過對電池的循環過程進行瞬態分析，我們可以確定放電過程中的電壓，并將容量與總循環時間和總循環次數進行對比。還可以分析電解液體積分數和固體電解質膜（SEI）電位降同循環次數的關系，以及隔板與電極邊界上的局部 SOC（SEI 提供絕緣和導電的電解質）。這些因素都有助于優化電池設計，保證電池長久并穩定為自動駕駛汽車提供能量。

來源：COMSOL