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關注創(chuàng)建者:匿名 創(chuàng)建時間:2021-08-09
特斯拉動力電池的視頻教程
動力電池熱管理CFD仿真進階25講-SCDM和STAR-CCM+在動力電池熱仿真應用
7、掌握動力電池熱流場仿真結果后處理的方法,以及評估動力電池熱管理的方法,能夠正確解讀電池流場仿真和熱仿真結果,并提出合理的結構和充放電策略改進建議; 本課程基于目前市場上主流的動力電池的熱管理設計都是采用液冷設計,本案列以采用液冷的方式對新能動力電池進行液冷或液熱,以ANSYS-SCDM軟件做為電池包PACK建模的前處理器,以STAR-CCM+軟件作為液冷系統(tǒng)流場仿真和PACK熱場仿真的求解器,
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特斯拉Tesla Model 3電控系統(tǒng)介紹,電池/三相逆變、電機、IGBT與碳化硅MOS驅(qū)動系
?電動汽車驅(qū)動系統(tǒng): ?直流→三相逆變→三相異步電動機或永磁同步電動機 ?一臺或者兩臺電機,自由組合。旋轉變壓器(resolver/transformer)是一種電磁式傳感器,又稱同步分解器。它是一種測量角度用的小型交流電動機,用來測量旋轉物體的轉軸角位移和角速度,由定子和轉子組成。Model 3電機控制器是第一款采用全SiC功率模塊的電機控制器,據(jù)一些國外的土豪拆解分析,SiC功率器件采用的是
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特斯拉動力電池的實例教程
全球動力電池業(yè)競爭日趨激烈,市場加速洗牌。截至1月17日,雖然國外的松下、LG化學、三星SDI等鋰電巨頭還沒有公布2018全年裝機量數(shù)據(jù),但從2018年1-11月數(shù)據(jù)來看,松下裝機量超過18GWh位列全球第一,寧德時代以微弱劣勢位列第二。
動力電池應用分會研究部統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,2018全年我國動力電池裝機總量為56.89GWh,同比增長56.88%。寧德時代以23.43GWh高居榜首,如果加上海外市場,寧德時代的全球裝機量可能將達到24GWh。
松下裝機量也將達24GWh?
那么,松下2018年全年的裝機量能達到多少呢?2018全年,特斯拉交付了超過24.52萬輛汽車,其中包括14.58萬輛Model 3,以及9.94萬輛ModelS和Model X,幾乎相當于其前幾年的總和。以特斯拉車型最大的電池容量計算,松下2018年對特斯拉的最大裝機量約為21.6GWh。
眾所周知,松下是特斯拉的動力電池獨家供應商,雖然松下還有大眾、福特、豐田等電池客戶,但絕大部分產(chǎn)能都給了特斯拉。數(shù)據(jù)顯示,2017年特斯拉交付了10萬輛車,電池裝機量約為8.64GWh,而松下全年的裝機量約為9.3GWh,當年松下供應特斯拉的裝機量占松下總裝機量的93%。
如果按照93%的比率計算,松下2018年全年的總裝機量大約為23.23 GWh。不過,由于松下近年來積極拓展特斯拉以外的客戶,供貨特斯拉的占比在2018年可能會小于93%,如果按照90%的比率計算,松下的總裝機量將達24GWh,這樣就和寧德時代旗鼓相當了。
展開 為了達成這樣的目標,特斯拉不斷尋找能夠加速其快速擴張的合作伙伴,換句話而言,誰能夠既好又快并且價格還低的為特斯拉供貨,誰就能成為特斯拉的供應商,至于雙方能夠合作多久,要看下一個能夠頂替你的競爭者何時出現(xiàn)。
這一點在松下身上體現(xiàn)的尤為明顯。
今年4月松下原CEO津賀一宏正式卸任,而他卸任前“最后的忠告”便是:“降低對特斯拉的依賴。”作為一個特斯拉曾經(jīng)的支持者,津賀一宏對特斯拉的態(tài)度發(fā)生了巨大的改變。
早在2010年,松下便對特斯拉進行了第一筆投資,2014年松下投資“超級工廠”時,津賀一宏曾表示:“作為特斯拉電池供應商,松下投資超級工廠是唯一的明智選擇”。而五年后的2019年9月,當媒體追問是否后悔投資特斯拉之時,“是的,當然。”津賀一宏顛覆性的回復讓眾人對這一樁跨越十年的愛戀有了新的認識。
并非松下在此次投資中沒賺到錢,而是在特斯拉快速崛起的時候,沒帶著松下一起玩,在特斯拉國產(chǎn)之后,將LG和寧德時代納入了其供應體系,這樣原本可以就此取得大發(fā)展的松下深受所傷。
更有意思的是,或許是因為松下的前車之鑒,特斯拉與寧德時代的合作并非人們想象中那樣緊密。2020年2月,寧德時代對外宣布與特斯拉簽訂了供貨協(xié)議,成為特斯拉的供應商;2021年6月,寧德時代宣布與特斯拉再次簽訂供貨協(xié)議,將為特斯拉供應動力電池至2025年;雖說這樣的供貨協(xié)議可以無限次續(xù)簽,但短暫的保障期令人心生不安。
從正面來看,特斯拉與寧德時代的每一步都謹小慎微,也從側面而言,同寧德時代的“短暫合作”,將為特斯拉尋找備胎提供機會,而這也為特斯拉同比亞迪“暗送秋波”創(chuàng)造了可能。
展開 圖5 這段時間裝機量的分類
從2021年整體的情況,1-5月三元電池產(chǎn)量累計29.5GWh,占總產(chǎn)量49.6%,同比累計增長153.4%;磷酸鐵鋰電池產(chǎn)量累計29.9GWh,占總產(chǎn)量50.3%,同比累計增長360.7%。在這兩個數(shù)據(jù)對比,能看到當前國內(nèi)的差異。前5月,三元電池裝車量累計24.2GWh,占總裝車量58.5%,同比累計上升151.7%;磷酸鐵鋰電池裝車量累計17.1GWh,占總裝車量41.3%,同比累計上升456.6%。在全面市場化的引導下,之前基于補貼的三元的解決方案是不香了。
圖6 本質(zhì)的原有還是在1.8和1.3萬的補貼基礎上,0.8、0.9和1系數(shù)差異很低
第二部分 電池供應商
如下圖所示,國內(nèi)需求大概在一超三雄的局面。LG依靠Model Y一臺車就沖到這個位置還是真的很讓人覺得到很神奇的。
圖7 國內(nèi)電池供應商的情況
在這里有一個很有趣的地方,就是Model 3鐵鋰版本的量能占了寧德15%左右的量。
備注:這里的5月份按照特斯拉在國內(nèi)保險數(shù)據(jù)預估1萬臺,折550MWh
圖8 寧德總裝機和特斯拉國內(nèi)LFP裝機
對應的特斯拉在國內(nèi)乘用車動力電池企業(yè)的需求(不含出口)的條件下,大概是在20%不到一些,這個議價權是非常驚人的。
圖9 特斯拉在動力電池需求的量能
小結:從不同的角度來看,能看到當下電池企業(yè)的局面,主要是各個車企分化比較嚴重,比較有權重的車企需求量直接決定了企業(yè)的走向。
展開 特斯拉要使用的超級電容與馬自達i-ELOOP上采用的雖然本質(zhì)上是同一類電子器件,但特斯拉希望把超級電容應用到動力系統(tǒng)中,作為動力系統(tǒng)的動能緩沖器,一方面提升能量回收的效率;另一方面輔助動力電池,提升動力系統(tǒng)的瞬間輸出功率。
為了達到上述目標,特斯拉制造的超級電容器的電容量和額定電壓都要比馬自達i-ELOOP采用的要大得多。馬自達i-ELOOP的超級電容曾經(jīng)因為起火隱患而召回過。特斯拉想要把電容量和額定電壓更高的超級電容器集成到車內(nèi),超級電容的安全防護設計是一個看點。
● 全文總結
本文介紹了特斯拉自造電池的一些信息并進行了一些前瞻性的猜想,如果順利的話,這套新的電池系統(tǒng)將會擁有更大的容量、更長的壽命、更好的輸出特性以及更低的制造成本。該全新電池系統(tǒng)的詳細信息或?qū)⒃诮衲?月份的特斯拉“電池日”向公眾展示,屆時我們將會得到更為全面而準確的消息,讓我們熱切期待吧!
展開 蓋世汽車訊 據(jù)外媒報道,特斯拉(Tesla)公布了其大規(guī)模電池回收工作的更多細節(jié),并聲稱通過其回收過程可以回收約92%的電池電芯材料。
就整個生命周期的排放而言,電動汽車與燃氣動力汽車相比有兩個主要優(yōu)勢。一是在車輛的運行方面,電動車車主有更多的能源選擇來為車輛充電,而不僅僅加油。電動車車主可以使用可再生能源為車輛充電,從而可以大大減少車輛排放。二是制造方面,盡管很多反對電動汽車人聲稱,制造電池所需的能源和資源抵消了所有排氣管的優(yōu)勢。但他們卻忽略了電池回收,這將對電動汽車的完整排放循環(huán)產(chǎn)生重大影響。
(圖片來源:特斯拉)
多年來,特斯拉一直在與第三方回收商合作,從報廢的電池組重回收材料。同時也一直致力于開發(fā)自己“獨特的電池回收系統(tǒng)”。隨著其2020年影響報告(2020 Impact Report)的發(fā)布,特斯拉公布了有關其電池回收工作的更多細節(jié)。
特斯拉證實,已于去年年底部署了其自有電池電芯回收設施的第一階段:在2020年第四季度,特斯拉在內(nèi)華達州超級工廠成功完成了電池電芯回收設施的第一階段,用于電池制造廢料和報廢電池的內(nèi)部處理。盡管多年來特斯拉一直與第三方電池回收商合作,以確保電池不會被填埋,但特斯拉仍然重視在內(nèi)部建立回收的能力。現(xiàn)場回收可以使特斯拉更接近于關閉材料生產(chǎn)循環(huán),從而可以將原材料直接提供至其鎳和鈷供應商。該設施開啟了大規(guī)模電池回收的創(chuàng)新循環(huán),使特斯拉能夠通過運營學習快速改進當前設計,并對研發(fā)產(chǎn)品進行工藝測試。
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特斯拉動力電池的相關專題、標簽、搜索
特斯拉動力電池的最新內(nèi)容
隨著非化石能源開發(fā)與儲能技術的跨越式發(fā)展,新能源汽車及高密度數(shù)據(jù)中心對儲能設備的能量密度提出了極高的要求。在充放電循環(huán)中,動力電池內(nèi)部高能量密度的上升往往伴隨巨量熱流的產(chǎn)生。若無法及時耗散熱量,局部熱點的積聚不僅會加速電池老化,在極端工況下更易引發(fā)熱失控(Thermal Runaway),導致電池起火乃至爆炸的災難性后果。因此,構建高效、安全的熱管理系統(tǒng)是突破產(chǎn)業(yè)瓶頸的核心任務。
傳統(tǒng)的空氣冷卻與間接式液冷存在接觸熱阻大
<p>今日16:00,Ansys官方『Ansys Fluent 2026 R1 動力電池新功能介紹』研討會將解讀Ansys Fluent 2026 R1 動力電池模塊新功能,涵蓋GPU求解器、熱失控仿真、降階模型及大規(guī)模電池模型處理效率提升等核心更新。感興趣的下滑預約學習??</p><p><img src="https://img.jishulink.com/202604/imgs/f5a523e26f25470d8511903a6050a3bb
高鎳正極材料是現(xiàn)在主流的高比能正極材料,其具備容量高、成本適當?shù)葍?yōu)點。然而,高鎳正極材料的熱穩(wěn)定性還有待提升,這很大程度上限制了其使用上限,尤其在電動車、規(guī)模儲能等領域。目前針對高鎳正極材料的熱穩(wěn)定性評價機制尚不明確,也缺乏統(tǒng)一的標準對其進行量度,因此開發(fā)統(tǒng)一的、標準化的熱穩(wěn)定性評估機制至關重要。
以差示掃描量熱法(DSC)、熱重分析(TGA)及其聯(lián)用系統(tǒng)為代表的熱分析手段,正成為研發(fā)高安全
為什么動力電池都必須做IPX9K測試?11個月前
?隨著新能源汽車的快速發(fā)展,動力電池作為其核心部件,其安全性和可靠性備受關注。在眾多測試標準中,IPX9K防水等級測試因其嚴苛的條件和實際應用中的重要性,成為動力電池測試中不可或缺的一環(huán)。那么,為什么動力電池需要接受IPX9K測試?這項測試究竟有何意義?本文將從技術角度深入探討這一問題,并結合實際案例加以說明。
動力電池的工作環(huán)境復雜多變,尤其是在極端天氣條件下,如暴雨、
導讀
從汽車安全性角度,必須要考慮鋁合金等輕量化材料車身在碰撞中的抗沖擊性以及承受沖擊載荷的能力。由此,研究鋁合金在應變速率為1s-1~103s-1范圍的動態(tài)力學性能,成為新能源汽車安全可靠性仿真與評估的重要參量。
3003鋁合金作為低強度汽車動力電池封裝材料,其動態(tài)力學特性成為汽車受撞擊苛刻條件下殼體損傷程度評估,乃至動力電池防泄漏安全設計及管理的關鍵指標,但相關研究鮮有公開報道
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前言
隨著中國新能源汽車保有量突破3140萬輛,一場規(guī)模空前的動力電池退役潮已然來臨。據(jù)行業(yè)預測,2025年全國退役動力電池量將達到104萬噸,到2030年更將飆升至
電氣產(chǎn)品在使用過程中,由于電流通過某些元件產(chǎn)生的熱量,可能會導致設備溫度升高。如果設備長時間在高溫狀態(tài)下工作,可能會降低絕緣材料的性能,增加電擊、燙傷或火災的風險。設備內(nèi)部的高溫還可能影響產(chǎn)品性能,導致絕緣等級下降或增加不穩(wěn)定性。在產(chǎn)品設計階段,進行溫升試驗是確保產(chǎn)品安全穩(wěn)定工作的重要環(huán)節(jié)。
溫升試驗定義
溫升試驗是一種評估電子電氣設備在運行中各部件相對于環(huán)境溫度升高情況的測試
電動汽車自燃的新聞,很大一部分原因就是動力電池溫度過熱,燒起來了。在工程上,一般認為動力電池的工作溫度最好在40℃以內(nèi)。那么如何保持這個溫度呢?
汽車電機的工作需要三四百伏的高電壓,動力電池是由很多鋰離子電芯,通過串聯(lián)和并聯(lián)的方式來提高電壓和容量。比如用100個3.7伏的鋰電池電芯串聯(lián),就能得到370伏的電池。不同品牌不同類型的電動汽車,電池組成方式可能不一樣,有的電芯是片狀的,有的是圓柱形的
動力電池是什么?
動力電池即為工具提供動力來源的電源,多指為電動汽車、電動列車、電動自行車、高爾夫球車提供動力的蓄電池。動力電池是新能源汽車的核心部件,也是未來能源轉型的重要方向。?
動力電池對電流要求較高,?容量相對較大,?同時要求重量越輕越好。?動力電池的工作原理基于高能量和高功率、?高能量密度等特點,?能夠通過放電給設備、?器械、?模型、?車輛等驅(qū)動。?根據(jù)使用對象的不同,?電池的容量可能達不到單位
眾所周知,新能源動力電池熱流體仿真分析,因其復雜性和廣泛性,想要從入門到精通,需要學習到每個板塊的內(nèi)容,如果想要在短時間內(nèi)完成,那更將是一項艱巨任務!因此對于新手來說,如果想要靠自學摸索,從新手到獨立構建熱仿真模型之路就變得尤為漫長!
因此本套《starccm+新能源動力電池熱管理仿真入門到進階》課程專為想快速入門并找到心儀熱仿真工作的人群研發(fā),也是目前市場上唯一一套從PACK模型簡化
