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基于系統(tǒng)仿真的電動汽車熱管理|AutoAero2021123期

2021-08-27 23:05:27·  來源:AutoAero  
 
摘 要為了提高續(xù)航里程以及安全性和舒適性方面的目標,熱管理在電動汽車的發(fā)展中無論是在部件還是系統(tǒng)層面都變得越來越重要。與昂貴的測試相比,熱管理系統(tǒng)的復
摘  要

為了提高續(xù)航里程以及安全性和舒適性方面的目標,熱管理在電動汽車的發(fā)展中無論是在部件還是系統(tǒng)層面都變得越來越重要。與昂貴的測試相比,熱管理系統(tǒng)的復雜性及其與整車的緊密相互作用的顯著增加正推動系統(tǒng)模擬的發(fā)展趨勢。

系統(tǒng)及不同的子系統(tǒng)在不同程度上相互作用,熱管理系統(tǒng)仿真模型需要能夠模擬這樣的交互系統(tǒng),準確預測電池組內(nèi)部的溫度分布對于避免熱失控等損壞情況是至關重要的。本文描述了GT-SUITE中冷卻板內(nèi)部的一維流動與電池和冷卻板的三維熱分析相結合的綜合方法。

此外,一種新的預測電化學和熱電池模型以分析和優(yōu)化組件和系統(tǒng),除了為冷卻系統(tǒng)的設計提供散熱值外,還可以選擇電池的化學和設計,并且考慮了不同的環(huán)境和操作研究的影響。

1.引言

由純電動汽車(BEV)、混合動力汽車(HEV)和燃料電池汽車(FCEV)組成的電動汽車的發(fā)展加快,但與傳統(tǒng)汽車不同,電動汽車的發(fā)展在經(jīng)濟性、行駛里程、舒適性和安全性方面都存在很多問題。

最重要的問題是能量存儲設備的熱管理,如電池。由于車輛不同子系統(tǒng)之間的復雜程度和相互作用程度不斷增加,必須在測試期間使用基于模型的模擬,以降低開發(fā)成本和縮短交貨時間。

本文提出了一個集成的系統(tǒng)建模方法,以加快開發(fā)周期,并在許多瞬態(tài)條件下測試系統(tǒng)。下一節(jié)將描述組件級建模,包括獨立電池熱管理系統(tǒng)、GT-AutoLion中的電化學電池建模和GT-TAITherm中的座艙建模。對這些獨立模型的結果也進行了描述,最后這些獨立的模型集成到包括制冷劑、冷卻劑、艙室、引擎蓋和車輛系統(tǒng)的子系統(tǒng)模型中。然后將這些獨立的子系統(tǒng)組合在一起,創(chuàng)建一個集成的電動汽車模型,以確定其在不同環(huán)境條件下的行駛周期性能。

2.組件模型

2.1 電池熱管理系統(tǒng)模型


整個電池組的溫度分布必須嚴格保持均勻,通常電池組各電池間的最大溫差在5 K以內(nèi)。溫度分布不均勻,快速放電、過充電或環(huán)境過熱會導致電池快速老化,縮短電池壽命。在極端情況下,當熱量無法控制地積聚時,模塊或組件可能發(fā)生熱失控,導致災難性的破壞,如火災和爆炸。為了避免這種情況,BTMS設計必須確保均勻的溫度分布。

目前已經(jīng)提出了幾種不同的BTMS設計,并在電動汽車中使用,包括空氣冷卻、液冷或制冷劑冷卻。使用不同的冷卻系統(tǒng)方法和設計在成本和交貨期方面都很昂貴。即使是詳細的3D CFD模擬,盡管它們確保了最高的預測精度,但在運行時間方面也有限制。本研究描述了一種集成的方法來建模液冷電池組,其中冷卻板內(nèi)部的一維流動與電池單體和冷卻板的三維熱分析相結合。這種方法被廣泛應用于汽車行業(yè)和航空航天行業(yè)。本研究中使用的BEV模型的電池組如圖1所示。

基于系統(tǒng)仿真的電動汽車熱管理
圖1 電池包和模塊,模塊內(nèi)的電池和冷卻板設置(20個電池,21個冷卻板)

在不同的冷卻劑質(zhì)量流量和進口溫度下,整個電池組以及所有電池和冷卻板的詳細溫度分布如圖2和圖3所示。

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圖2 電池溫度分布

基于系統(tǒng)仿真的電動汽車熱管理2
圖3 電池包冷卻劑溫度

2.2 電池模型

在設計BTMS時,熱排斥率既可以指定為最壞工況下的穩(wěn)態(tài)值也可以是一個瞬態(tài)值。前者可能會導致過度設計,因為在一個驅(qū)動周期中,熱速率可能不會經(jīng)常達到那些高值,而后者需要對不同的測試條件進行實驗測量,需要花費很多的精力,這種方法也給BTMS或BMS的控制策略設計帶來了困難。因此,建立單個電池或電池組的數(shù)學模型是有益的,電池的數(shù)學建模一般采用經(jīng)驗模型和電化學模型兩種方法,這兩者的區(qū)別主要在于計算費用和可預見性。為了預測上述BTMS分析的產(chǎn)熱率,使用了電池的電等效模型。該模型基于內(nèi)阻和開路電壓數(shù)據(jù)與荷電狀態(tài)和溫度的經(jīng)驗關聯(lián)。

2.2.1電池的電等效模型

該模型由一個開路電壓源與一組電氣元件(如電阻和電容器)連接而成,以模擬電池的電學行為。電等效模型(EEM)由于計算效率高而被廣泛用于電池SoC評估。該技術根據(jù)電流輸入估計電池電壓,不同的電阻電容(RC)支路可以用來捕獲電池系統(tǒng)中固有的不同時間常數(shù),如圖4所示。該模型計算速度很快,但僅對所測試的特定電池類型和化學性質(zhì)以及在進行測試的放電速率和溫度范圍內(nèi)可靠。

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圖4 電池的電等效模型

2.2.2 電化學模型

雖然在設計BTMS和BMS時使用了EEM,但它對電池內(nèi)部的電化學過程提供了很少的見解。電化學模型采用偏微分方程(PDEs)來模擬電池的物理特性,可以用來計算電池內(nèi)部的電化學狀態(tài),并提供關于鋰濃度和過電位的準確信息。該方法采用連續(xù)介質(zhì)模型,考慮了電池內(nèi)部的化學動力學和傳輸或擴散現(xiàn)象,通常比EEM更準確,但速度較慢,在這種方法中也有許多保真度,從單粒子模型一直到分子模型。然而,最流行的方法是 (P2D)電化學模型的鋰離子電池(鋰離子),GT-AutoLion也使用了相同的方法。該模型可以捕捉鋰離子電池內(nèi)部發(fā)生的電化學反應,并預測終端電壓,電流,功率,熱排斥,和整個電池的鋰量。

鋰離子電池通常用如圖5所示的排列方式來表示,P2D模型采用如圖5所示的有限控制體積方法離散鋰離子電池的控制方程。在P2D模型中,陰極、分離器和陽極沿“厚度”方向離散。在陰極和分離器的每個有限控制體積中,都有一個活性物質(zhì)的球形表示,每個活性物質(zhì)在徑向上以恒定體積離散。

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圖5 電池電化學模型

2.3 艙室模型

除電動傳動系統(tǒng)外,暖通空調(diào)系統(tǒng)是最大的電能消耗系統(tǒng),在不影響人體熱舒適的前提下,減少壓縮機的功率消耗就變得至關重要,因此要集中精力在艙內(nèi)局部冷卻。為了準確預測艙室內(nèi)的溫度,使用三維CFD工具是最常用的方式。然而,這種準確性是以巨大的運行時間為代價的。為了優(yōu)化電動汽車典型v型設計過程中的運行時間,本文提出了GT-SUITE和TAIThermabin之間的聯(lián)合仿真方法。

GT-SUITE可以快速解決客艙內(nèi)流體域問題,此計算需要熱壁邊界條件。TAITherm提供了快速解決三維結構溫度的能力,包括三維傳導、對流和多重反彈輻射。為了求解,TAITherm需要對流邊界條件,GT-SUITE為TAITherm中的能量計算提供了這些對流邊界條件,如圖6所示。艙室和內(nèi)部的固體外邊界由TAITherm中的模型表示,而艙室內(nèi)部的流量由COOL3D中的模型表示。

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圖6 GT-SUITE與TAITherm的數(shù)據(jù)交換

艙室的3D CAD幾何結構被導入GT-SUITE的一個預處理器,即COOL3D,其中艙室體積被離散(或網(wǎng)格化)成幾個子體積,為排氣入口和出口創(chuàng)建邊界。在TAITherm中,機艙的不同表面,如門、擋風玻璃、窗戶、屋頂、地板等都是網(wǎng)格的。并且定義不同的表面及材料。例如,屋頂外材料定義為鋼,中間層為空氣,內(nèi)層為泡沫。

在GT-ISE中,COOL3D模型和TAITherm模型都鏈接到上面所述的交換數(shù)據(jù)。創(chuàng)建的耦合模型可以作為一個獨立的客艙模型運行,其中客艙進口溫度(在排氣出口)和流量如圖7所示,或者它可以連接到一個空氣回路,通過蒸發(fā)器與制冷劑回路交換熱量。單機模型可以通過試驗或三維CFD來驗證座艙溫度分布。從圖8可以看出,GT-TAITherm和3D CFD的結果比較好。雖然GT-SUITE可以計算自己的流動解,但在該模型中,將3DCFD工具中的流場施加到COOL3D中創(chuàng)建的網(wǎng)格上,然后使用GT-TAITherm求解溫度分布。

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圖7 集成GT-SUITE和TAITherm的客艙模型

基于系統(tǒng)仿真的電動汽車熱管理7
圖8 艙室內(nèi)溫度分布及與CFD結果的比較

GT-SUITE在包含不同子系統(tǒng)的模型中,根據(jù)期望的精度水平,提供了不同的座艙建模方法,對于只需要艙室平均溫度的系統(tǒng),采用集總容積法,將艙室近似為單個體積。在一個更詳細的方法中,客艙被離散為39個體塊,為客艙的不同區(qū)域提供溫度。這兩種方法利用了GT-SUITE環(huán)境中可用的模板,不需要任何其他工具,這些方法正被領先的原始設備制造商應用于整個汽車行業(yè)。

3. 系統(tǒng)模型

幾個子系統(tǒng)同時工作,相互之間有不同級別的交互,有必要對這些相互作用進行建模,以確保所有子系統(tǒng)以一致的、緊密耦合的方式共同工作,使電動汽車在大范圍的負載和運行條件下達到峰值性能和效率。因此,電池組的性能不能單獨開發(fā),而是要與所有其他電池組的屬性和特性匹配,然而,這樣的集成模型在分析和支持組件選擇時將會比較慢,而且比較復雜。這些子系統(tǒng)可以通過為其他子系統(tǒng)提供邊界條件來單獨建模。例如,在純電動汽車中,通過冷水機的制冷劑和冷卻液回路之間有很強的耦合。如圖9所示,通過給出一個回路的流動和溫度邊界條件,這兩個回路可以分別建模。制冷劑回路模型為蒸發(fā)器艙室空氣回路、冷水機組冷卻液回路和冷凝器引擎蓋下空氣回路提供邊界條件。

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圖9 具有邊界條件的制冷循環(huán)

對這些子系統(tǒng)進行集成,并在一個驅(qū)動周期內(nèi)對模型進行仿真。該模型可用于設計和測試控制策略,以控制某些組件的運行。例如,三通閥根據(jù)冷卻液的溫度通過低溫散熱器(LTR)或冷水機控制冷卻液的流量,該集成模型有助于找到一個合適的溫度阻斷值,以控制冷水機和LTR之間的流量切換,并對泵和壓縮機運行的控制策略進行測試。使用PID控制器改變泵速,以保持整個電池組的溫差低于5K。最初,壓縮機速度的變化使目標冷卻劑溫度在電池出口(29℃)和平均座艙溫度(21℃)。給壓縮機PID控制器一個預定義的權重,以針對冷卻劑或平均艙室溫度。但是可以看到,蒸發(fā)器出口的空氣溫度接近于0℃以下的值,而客艙和電池冷卻液出口溫度的目標值已經(jīng)達到。在實際系統(tǒng)中,這可能導致蒸發(fā)器上結霜,最終降低其性能,最終導致堵塞。壓縮機控制在之后進行修正,以限制蒸發(fā)器出口空氣溫度為正值。

在集成模型中,所有組件的功率需求都來自電池。根據(jù)電池在驅(qū)動周期中所要求的功率,將電池的解熱排斥作用施加到冷卻板上,如前面關于BTMS的章節(jié)所述。電機模型使用性能圖,如效率圖與轉速和扭矩要求。電機要求的RPM和扭矩由車輛模型定義,該車輛模型考慮了車輛速度(基于驅(qū)動周期)、車輛質(zhì)量、空氣動力系數(shù)、輪胎滾動阻力和傳動比。電機的熱部分是由各部件之間相互導電連接(如永磁體與轉子結構、繞組與定子結構等)以及與流經(jīng)冷卻液夾套的冷卻液和困住的空氣之間的對流連接組成的三維有限元網(wǎng)格。該車型在不同的駕駛周期和環(huán)境條件下進行了幾次測試。在本文中僅給出40℃溫度和40%相對濕度(熱)和0℃和40% RH(冷),對于熱工況,客艙在60℃,冷工況下為0℃,假設電池在冷熱環(huán)境中分別維持在5℃和35℃。結合圖10所示的綜合模型,結果如圖11、12、13所示。

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圖10 結合電動汽車熱管理模型

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圖11駕駛循環(huán)在冷熱環(huán)境條件下所需的功率和電池SoC

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圖12 電池在冷熱環(huán)境下的散熱

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圖13 電池平均溫度、機艙平均溫度和蒸發(fā)器出風口溫度

在寒冷的環(huán)境中,電池組所需的總功率較高,因為電池加熱器和座艙加熱器消耗了額外的功率。在IDC的后半部分,由于電池加熱器關閉,客艙加熱器消耗的功率更少,冷情況下所需的電池功率減少。此外,壓縮機所需的RPM和功率隨著冷卻劑和艙室溫度接近目標值而降低。當電池組進口和出口之間的溫差接近目標值時,泵也會有類似的行為。此外,電池在較冷環(huán)境下的散熱率較高,這是由于電池在較低溫度下的功耗和歐姆電阻較高。

4.總結

GT-SUITE是一種基于模型的系統(tǒng)工程工具,為開發(fā)純電動汽車熱管理控制策略提供了一種有效的方法。對電池熱管理系統(tǒng)和電機冷卻系統(tǒng)等不同部件進行了三維&一維集成部件級分析,以獲得在適當邊界條件下的獨立模型中這些部件的性能。在GT-AutoLion中建立了電化學電池模型,這個模型有助于預測電池組的周期和時間老化。采用GT-TAITherm聯(lián)合仿真技術對艙室內(nèi)三維速度場和溫度場進行了分析,此模型可以在任何負載剖面和現(xiàn)實的外部邊界條件下處理電池冷卻和座艙調(diào)節(jié)。這種方式提供了一種有效的方法來建模物理系統(tǒng)和處理早期開發(fā)階段的設計選擇,然后,這些獨立的組件模型被集成到不同的子系統(tǒng)模型中,如制冷劑系統(tǒng)、冷卻劑系統(tǒng)和艙室空氣循環(huán),為其他組件提供邊界條件。在此基礎上,將各子系統(tǒng)模型進行組合,建立集成的電動汽車模型,并在不同的測試周期和環(huán)境條件下進行仿真。


文章來源:Shah, S., Vijay, D., and Lehocky, M., "Thermal Management of Electrified Vehicle by Means of System Simulation," SAE Technical Paper 2020-28-0033, 2020, https://doi.org/10.4271/2020-28-0033

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