
注冊
/
登錄電芯熱管理的視頻
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?
課程資料添加微信:17095358389
熱失控系統設計與分析方法,這里會從產生和誘發因素等多個方面來講解熱失控系統設計的注意事項,涉及電芯材料到制成,到成組到使用的各個環節進行分析,正面講解引發熱失控的綜合因素,針對性的進行熱失控設計,并通過案例展示進行拆分講解。課程中還有多種熱管理方案的詳細設計及匯報模板展示和匯報技巧,讓你能輕松的應對熱結構設計設計階段如何向領導及其他同事展示你的綜合能力。
9、電池熱失控及熱蔓延抑制仿真分析,通過電芯的熱失控數據分析,得出電池不同狀態下的熱失控關鍵數據(T1、T2、T3以及生產總熱量、氣體攜帶的總熱量以及氣體燃燒產生的熱量等),模擬單電池在熱失控后對周邊電池以及模組的影響,判斷周邊電芯是否會觸發熱失控,通過獨有的技術對電池熱失控進行處理,避免熱蔓延的產生。 10、一維Amesim仿真分析計算電池發熱量。

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
本套課程,是目前市場上唯一一套從PACK模型的簡化原則到熱模型建立和后處理評價標準的系統講解,整個過程不僅僅是軟件的學習,也是對動力電池熱管理仿真和設計學習,短時間內讓你擁有獨立建立電池PACK模型和熱流體仿真分析能力。 二、對學員的幫助是什么: 1、學員可以掌握ANSYS-SCDM和STAR-CCM++在動力電芯仿真分析的工作流程、注意事項及必備技能。
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
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
本套課程,是目前市場上唯一一套從PACK模型的簡化原則到熱模型建立和后處理評價標準的系統講解,整個過程不僅僅是軟件的學習,也是對動力電池熱管理仿真和設計學習,短時間內讓你擁有獨立建立電池PACK模型和熱流體仿真分析能力。 對學員的幫助是什么: 1 學員可以掌握STAR-CCM++在動力電芯仿真分析的工作流程、注意事項及必備技能。

本套課程,是目前市場上唯一一套對新能源動力電池熱管理設計各個關鍵環節進行系統講解課程, 主要包括電芯的溫度特性、熱管理設計功能要求、冷卻系統設計、加熱系統設計、保溫系統設計等方面,對整個熱管系統設計基本流程以及對不同熱管理系統具體設計關鍵點進行系統講解,讓你熟練掌握動力電池熱管理設計流程和方法。 課程目錄:
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。