【摘 要】
:
以21700型锂离子电池为研究对象,通过验证锂离子单体电池模型的准确性,然后分别在不同环境温度、不同放电倍率下以及不同热管长度下对锂离子电池热管散热模块的散热性能进行数值模拟.研究表明:电池模块结合热管散热结构能够有效降低电池温度,能够保证电池温度保持在较为理想的工作温度范围中,电池单体之间的温度相差也可以控制在5℃以内,增强了电池模块的温度均匀性.
【机 构】
:
200093 上海市 上海理工大学 能源与动力工程学院;200093 上海市 上海市动力工程多相流动与传热重点实验室;200093 上海市 上海理工大学 能源与动力工程学院
论文部分内容阅读
以21700型锂离子电池为研究对象,通过验证锂离子单体电池模型的准确性,然后分别在不同环境温度、不同放电倍率下以及不同热管长度下对锂离子电池热管散热模块的散热性能进行数值模拟.研究表明:电池模块结合热管散热结构能够有效降低电池温度,能够保证电池温度保持在较为理想的工作温度范围中,电池单体之间的温度相差也可以控制在5℃以内,增强了电池模块的温度均匀性.
其他文献
针对弹性连杆式振动机在整个工作过程中的运动轨迹及过共振区的振动幅值变化问题,运用三维建模软件CATIA及多体动力学分析软件ADAMS,建立弹性连杆式振动机的动力学模型进行仿真分析.仿真得到振动机的运动轨迹,启停过程中振动系统的位移、速度及加速度变量随时间的变化曲线.仿真结果与理论计算和实际观测相一致,可为弹性连杆式振动机的设计及改进提供参考和借鉴.
铺料过程中物料会出现散料、凹凸、不够均匀、边缘塌陷等问题,造成表面缺陷和内部错乱,影响后续模压成型的紧密压实度,甚至会增加应力集中源,影响内部结构.为了改善铺料平整度与均匀度,提高合格率,采用离散元仿真方法,建立符合实际铺料过程的仿真模型,以木质板材物料颗粒为分析主体,对比铺料机叶片式滚筒不同结构设计参数下物料的动态铺料效果,评价铺料均匀度效果,运用离散系数值为分析依据,优化铺料机结构.结果表明,对铺料质量效果的影响大小关系为滚筒间的间隔>滚筒安装高度>滚筒叶片的数量,且基于设定参数下,各低离散系数因素组
针对某企业多台联动CNC车床大跨距桁架机械手机身刚度及整机稳定性问题,基于ABAQUS模态分析理论,对大跨距桁架机械手横梁不同横截面进行分析,比较并判别最优横截面材料力学性能.通过对桁架机械手横梁不同横截面的有限元分析,得出其自振频率以及前6阶振型图.根据企业要求,优化横梁结构,使其在满足高精度高刚度的要求下,机构重量减轻,满足企业生产需求,提高经济效益.
传动系统作为汽车的核心部分,与整车性能密切相关.根据某纯电动汽车基本参数及其动力性、经济性指标,设计目标车辆的驱动电机、动力电池和传动比相关参数.基于Cruise车辆仿真软件,搭建纯电动汽车仿真模型,对其最高车速、加速性能和爬坡性能进行分析,并在NEDC和UDC工况下进行经济性分析.仿真分析结果表明,传动系统参数匹配合理,满足整车动力性和经济性要求,可为相关纯电动汽车研究提供科学的车辆传动系统参数.
设计了新能源汽车CO2热泵空调系统,基于KULI仿真建立CO2热泵模块与热管理系统的整车模型.研究制冷剂充注量、运行时间、压缩机转速对热泵空调系统的影响,并与PTC供暖系统和不带余热回收的CO2热泵空调系统进行了能耗对比.结果表明,适用于全工况运行的最佳充注量为750 g;增加压缩机转速可以提高制冷量,使得乘客舱和电池入口载冷剂温度快速达到合适温度,但COPh、COPc分别降低2.5%和1.8%.通过与PTC供暖和不带余热回收的CO2热泵空调系统对比,发现本系统的能耗仅为PTC供暖系统的42.5%,不带余
采用传统力学计算方法对液压缸最不利工况进行分析校核,使用有限元软件对缸体部件进行力学仿真,得出最大应力点位置与应变分布规律,提出举升液压缸改良设计思路,证明了传统力学分析与有限元软件仿真相结合的设计分析方法,具有较强的可借鉴性.
以球轴承为例,研究了滚动轴承在边界润滑服役状态下,球的复杂运动对沟道表面磨损形貌的影响,以及接触性能与沟道磨损演化历程的交互作用和磨损演化进程中接触应力的变化规律.结果表明:球的复杂运动会改变沟道磨损形貌且加快了磨损恶化速度,其中含有陀螺运动和滑动时沟道磨损速度最大;轴承的接触性能和沟道表面磨损形貌是彼此影响的,磨损形貌会使得球-沟道接触不再是赫兹接触,接触会使磨损表面凹凸峰重新分布.
建立了锂离子电池电化学-热-力耦合模型,并使用COMSOL Multiphysics软件进行了数值求解.研究了电化学-热-力耦合模型与电化学-力耦合模型的差异,对比了温度场以及电极粒子内部浓度场的变化,同时分析了隔膜孔隙度变化时外载对电池电压及容量的影响.研究发现:引入温度场后电池容量和电压平台会有所升高,模型温度会变低,粒子内部浓度相比电化学-力耦合更加均匀;当加入外载后,会导致电池电压和容量的降低,且同等外载对低放电速率下电池性能的影响更明显.此外还发现了电池在外载作用下会引起隔膜孔隙度变化进而影响电
针对锂离子电池剩余寿命精确预测的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational ModeDecomposition,VMD)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的锂离子电池剩余寿命预测方法.利用VMD分解锂电池容量信号得到一系列表征信号局部特性的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后基于每个IMF,分别训练ELM模型,最后将每个ELM模型的预测结果加和求得锂离子电池的剩余寿命.基于NASA锂离子电池数据集对方法进行验证.结果
提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和高斯过程回归(Gaussian ProcessRegression,GPR)的锂离子电池剩余寿命预测方法.运用EMD对电池容量数据进行分解,从分解结果中选择能够表征锂电池退化的趋势项.基于趋势项,构建GPR预测模型.利用拟合的GPR模型分别对锂离子电池剩余寿命进行点预测和区间预测.实验结果表明,点预测方法中多步预测精度更高,而区间预测能提供更多的参考信息,具有更强的有效性和适用性.