通過課程的學習讓你從一個剛剛畢業的小白，從入門到進階學習到熱管理設計方法和熱管理仿真的方法，讓你全方位熱管理工程師，學習完課程可以達到獨立承擔項目水平。 課程介紹： 電池熱管理的基本知識:包括鋰電池的工作原理，溫度對電池影響，電池發熱量獲取方式，傳熱的基本方式，為什么需要電池熱管理，熱管理具體開發什么內容等？

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課程主要從動力電池熱管理以及儲能熱管理分析10個章節共計42講，來系統得闡述熱結構工程師所需要具備的能力及分析處理辦法，使學員能夠從多角度輕松應對職場挑戰。 第一章從動力電池的應用場景角度，分析電池系統熱管理的重要性，要求及熱管理開發思維導圖分析，詳細的講述了動力電池領域熱結構設計占據的重要地位及人才重視程度等。

主講新能源汽車電池包熱管理及熱仿真開發流程中涉及到的相關仿真問題 主要包含 1、電池包幾何前處理（風冷電池包幾何前處理、液冷電池包幾何前處理、圓柱電池包幾何前處理、軟包電池幾何前處理）講解，主體講解電池包各大系統在不同仿真應用中的簡化方法，涵蓋風冷、液冷、圓柱、軟包、方形鋁殼等不同方案的組合電池包。依據仿真需求對電池結構進行解析，合理合適的簡化。

動力鋰離子電池包熱管理及熱失控分析 --CONVERGE計算方案 適用人群：面向電池行業的設計人員和仿真工程師 動力鋰離子電池包熱管理及熱失控分析 --CONVERGE計算方案（免費）【已結束】 直播時間：2020-08-04 19:30 鋰電池因為其高能量密度和大輸出功率的特點得以快速推廣使用，但由于其熱不穩定性，在極端條件下發生火災爆炸的幾率很大，所以鋰電池的安全性成為動力電池最關注的問題之一

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+軟件作為液冷系統流場仿真和PACK熱場仿真的求解器，

講解AMEsim軟件在汽車熱管理方面有哪些應用以及一些基礎的操作示例

動力電池熱管理仿真模型前處理

1首先介紹鋰電池基礎知識及特性 2介紹鋰電池生熱機理，掌握生熱速率的計算方法，并用于計算 3了解常見傳熱方式，掌握軟件傳熱部分的使用方法 4掌握不同冷卻方案的數值模擬方法 5學會電池包的簡化思路和網格劃分方法 6掌握多參數的材料屬性設置方法 7明白如何基于實驗數據完成對多工況下的電池包熱管理仿真分析設置 8基于實驗數據進行后處理 9通過多相流模擬冷卻裝置的工作效果

6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； 7購買系列課的付費用戶，可以獲得2套完整的pack熱仿真模型；50Ah三元電芯隨時間變化的發熱功率數據。新能源汽車行業一些關鍵問題分析。 8付費用戶，可以及加入講師個人的VIP學習群，與講師持續交流wx：fxy331386375。

講解使用scdm進行前處理并對電池模組網格進行剖分及單體仿真

3、學員可以掌握動力電池熱管理設計的基本流程 4、新能源汽車動力電池熱管理設計要點，講解電池系統的加熱、冷卻、保溫系統設計要點 5產品熱管理設計設計過程中的DVP，DFEMA講解。 6、新能源汽車動力熱流體仿真分析流程 7、訂閱用戶，可加入講師個人的VIP學習群，與講師持續交流。

電池包熱管理的一維三維耦合解決方案 適用人群：汽車行業，電池熱管理仿真工程師 電池包熱管理的一維三維耦合解決方案（免費） 【已結束】 直播時間：2020-03-26 19:30 鋰離子電池技術是汽車電氣化的關鍵技術之一，動力電池模組(包)的熱性能仿真與電路性能仿真共同決定著電池系統性能，工程師采用傳統的仿真方式往往存在計算效率和精度的權衡

適用人群：初中級熱仿真工程師 Star-ccm在熱管理工程實例中的應用技巧及方法（免費）【已結束】? ? ? ? ? ? ? ??直播時間：2021-06-24 19:30 主要內容： 針對實際仿真問題，針對性講解如何快速的進行不同模型、不同仿真需求的幾何前處理，幾何修復中的各類問題成因分析講解。不同仿真工況需求下的網格尺寸及類型的定義。 starccm熱管理策略的帶入方法。

為乘員提供更好的電動汽車座艙舒適性體驗 電動汽車 (EV) 能量管理優化是減少里程焦慮的關鍵。在極端溫度條件下，座艙熱舒適性管理是最大的能耗因素之一。這是否意味著必須為了自動駕駛而犧牲乘員舒適性？工程師要想平衡這一重大挑戰，有哪些選項可供選擇？從早期階段到校準階段，如何預測乘員熱舒適性并盡可能降低其對整體能量流的影響？ 電動汽車座艙熱管理策略中缺失的一環 可采用兩種建模策略預測熱系統性能。