hdy 发表于 前天 01:49

【液冷】效率提升!助力电池热管理设计的新思路


在新能源汽车快速发展的今天,电池热管理技术一直是制约电动汽车性能提升的关键瓶颈。1背景锂离子电池作为电动汽车的核心动力来源,其理想工作温度范围为20°C至40°C。然而在充放电过程中,电池会产生大量热量,温度过高会导致容量衰减、热失控甚至爆炸风险。目前商业应用中普遍采用带有冷却通道的液冷板进行散热,但传统设计方法存在两大痛点:① 计算复杂度高:每次优化设计都需要消耗大量时间和计算资源;② 结构创新受限:传统方法难以生成超出经验范围的新型结构。2研究方法将迁移学习与Wasserstein生成对抗网络(WGAN-GP)相结合,开发出一套高效的设计方法:① 小样本数据集构建:首先通过拓扑优化建立60个液冷板通道的小样本数据集;② 数据增强:通过切割重组技术将样本扩充至3600个,为预训练提供充足数据;③ 迁移学习应用:先在大规模增强数据集上预训练WGAN-GP模型,再将参数迁移至小样本正式训练。这种"预训练-微调"的模式,有效解决了小样本条件下深度学习模型容易过拟合的问题。3研究结果经过三维电化学热流耦合模型验证,新方法生成的冷却通道结构展现出显著优势:(1)降温效果:电池平均温度降低1.83°C,最高温度降低2.41°C;(2)温度均匀性:温度标准差减少0.382°C,散热更均匀;(3)能效提升:能量性能参数(EEP)提高7.91%;(4)设计效率:训练和生成时间仅为传统方法的6.38%;特别值得注意的是,采用迁移学习的WGAN-GP-transfer模型生成的结构多样性更好,性能明显优于未使用迁移学习的模型。4可借鉴成果采用迁移学习的WGAN-GP-transfer模型,不仅体现在性能提升上,更开创了电池热管理设计的新范式:(1)设计理念革新:从经验驱动转向数据驱动,释放AI的创造力;(2)开发效率跃升:将传统需要40分钟的设计过程缩短至1秒内完成;(3)应用前景广阔:该方法可扩展至芯片散热等其他电子元件热管理领域。

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