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电动汽车锂电池液冷系统设计与优化

2023-06-25张振文谢苗刘志恩裴书卿范蓉蓉

车用发动机 2023年3期
关键词:液冷冷却液流体

张振文,谢苗,刘志恩,裴书卿,范蓉蓉

(1.湖北雷迪特冷却系统有限公司,湖北 武汉 430119;2.武汉理工大学,湖北 武汉 430070)

目前,以锂电池作为动力的新能源汽车成为汽车行业发展的主流方向之一。锂电池具有高比能量、低自放电率等优点,该电池的循环寿命和安全性在很大程度上取决于电池实际工作温度。在急加速工况下,锂电池大电流放电,产热功率较大,产热较多,此时电池容易过热导致车辆自燃[1],因此设计合理的锂电池冷却系统至关重要。

目前,大功率产热电池主流的冷却方法是液冷式散热,可分为直接接触式和间接接触式两种。其中前者需要将电池浸泡在冷却液中,该方法不利于后续的电池更换和维护,因此目前使用和研究较多的是间接接触式,如采用液冷板结构。为了获得较均匀的散热效果,液冷板复杂的流道设计是难点。张林等[2]发现液冷板中分岔通道比平行直线通道和蛇形通道具有更好的散热性能,基于计算流体动力学(CFD)分析和快速非支配排序遗算法提出了一种新型的液冷板结构,可提高电池液冷系统的散热效果。Shaosen Su等[3]研究了U形液冷板厚度、壁厚、冷却液进口温度和流速对电池温度分布和压力分布的影响。Xiaobao Mo等[4]采用拓扑优化方法设计了一种新型的液冷板结构,与传统的直线流道液冷板相比,优化后的液冷板的压力损失和最高温度均得到有效降低。

液冷板内部流道结构不仅影响着散热性能,也影响着冷却液的压力损失,而液冷板温度分布均匀性与低流阻总是难以兼顾,温均性最好的方案可能压力损失较大,压降不是最佳。基于上述问题,本研究对一款冲压式双流道液冷板进行设计与分析,建立液冷板流体域CFD模型,分析液冷板各部分压降占比并提出减少液冷板压力损失的方法。同时以质量流量均匀性为目标,利用多场耦合集成优化软件,对液冷板内部流道宽度进行自动优化,最后建立锂电池液冷板的流固耦合传热模型,校核电池顶面最高温度及最大温差。

1 液冷板CFD模型的建立

1.1 几何模型的建立

以某电动汽车液冷系统的一个子系统作为研究对象,其结构如图1所示。电池模组置于液冷板之上,电池模组长×宽×高尺寸为620 mm×330 mm×140 mm。导热硅胶垫位于液冷板和电池模组之间,它可以填充间隙,排除空气,具有良好的导热性、绝缘耐压特性和温度稳定性,使用安全可靠[5]。液冷板上板厚约1 mm,下板采用带有流道的冲压式结构,内部由两个子流道并联而成,确保电池模组的X方向散热均匀,主流道宽度为22 mm,厚度为3.5 mm。进出口管路采用焊接方式与液冷板连接,由于加工工艺限制,进出口管路伸入液冷板内部约1.5 mm,简称为伸入距离S(见图2)。

图1 几何模型

图2 伸入距离示意

1.2 液冷板CFD模型的建立

使用三维CFD软件STAR-CCM+进行流体域模型的抽取、网格划分及流体分析。采取50%乙二醇溶液作为冷却液,冷却液初始温度25 ℃,入口边界条件为质量流量入口,大小为0.178 kg/s。通过理论公式算得入口处雷诺数为4 873,大于临界值2 300,因此选择流体流动类型为湍流。常用的湍流模型分为K-Omega湍流模型和K-epsilon湍流模型,K-Omega模型适用于低雷诺数的工况,其在近壁区采用了Navier-Stokes方程进行求解,对网格精度要求较高,网格数量较多;而K-epsilon模型在近壁区采用壁面函数法进行求解,在黏性子层和过渡层中无需任何网格,因此其内存需求低,收敛性好。传统的K-epsilon模型在时均应变率特别大的情形会产生负的正应力,本研究使用Realizable K-epsilon模型,能保证结果的可实现性[6-7]。出口边界条件为压力出口,表压大小为0 Pa。进出口的湍流强度设为0.03,湍流长度比例设为0.000 5 m。

1.3 网格无关性

CFD求解过程中需建立离散方程,离散误差会随着模型网格划分的尺寸而改变,网格密时,离散误差变小,反之误差增大。网格过大会导致计算失真,甚至结果发散;网格过小则会增加计算时间,浪费计算资源。因此有必要进行网格无关性验算,将计算模型的网格总数控制在一个合理的范围,以提高模型的计算效率、求解精度和分析结果的可靠性。本研究针对流体域模型,设置不同单元尺寸,分析了57万,68万,92万,122万和238万5种不同数量的网格对模型计算精度的影响。迭代收敛后流体域进出口压降如图3 所示,网格数超过122万时,压降变化已不明显,因此可选择数量为 122万的网格进行后续仿真计算,此时网格目标尺寸为0.8 mm,最小尺寸0.5 mm。网格如图4所示。

图3 网格无关性检验

图4 流体域网格

1.4 模型验证

图5为试验台架示意图。水箱供给冷却液,当冷却液不需加热时,由旁路手阀控制冷却液流入液冷板中,压降由连接液冷板进出口管路的压差传感器测量。图6示出压降数值模拟结果与试验结果的对比。数值模拟所得的压降随质量流量变化趋势与试验值一致,数值总体上略微偏大,最大误差为5.3%,在可接受范围内,表明所建模型可用于后续模拟分析。

图5 试验台架示意

图6 压降试验对标结果

2 基于CFD的液冷板结构优化

液冷板的压降增大时,系统能耗增多,不利于节能。为探究液冷板整体压力损失情况,将液冷板分为进口伸入结构、内部流道、出口伸入结构三个部分进行分析(见图7)。图8示出原液冷板流体域CFD分析压力云图,图9示出各部分压降及压降占比情况。进出口管路部分长度较短且为直管结构,流阻较小,液冷板中进出口伸入结构处压降约占32%,内部流道部分压降约占68%。

图10示出伸入结构处的速度矢量图。流体流经伸入结构处压力损失较大,原因是截面急剧变小,流体速度增大后撞击至管路壁面,同时,还有一小部分流体在右侧狭缝区域形成漩涡,增大此处流阻。减小伸入距离S可以减缓此处截面变化程度,减少漩涡产生,从而使得伸入结构处压力损失减小。

图7 压力监测点

图8 原液冷板流体域压力云图

图9 原液冷板压降占比

图10 伸入结构速度矢量图

原液冷板伸入距离S为1.5 mm,将S减小至0.5 mm时,进出口伸入结构处压降共减小约7.2 kPa,压降占比由32%降低至19%。当S由0.5 mm减小至0 mm时,进出口伸入结构处压降共减小约1.5 kPa,压降占比由19%降低至15.7%。图11示出减小S的液冷板各部分压降及压降占比情况。焊接工艺的改善能减小伸入距离,同时也会提高生产成本。当伸入距离为0 mm时,提高成本的同时对压降的进一步减小较为有限。另外,管接头焊接工艺存在限制,无法完全消除伸入结构。因此,将液冷板伸入距离S优化为0.5 mm。

图11 优化液冷板压降占比

对于内部流道结构,减小主流道流体流入分流道的角度,可减小压降。如图12所示,在原液冷板圆角过渡区增加一圆弧段,可以减小流体分流时的局部压力损失,此时液冷板内部流道压降减小1.8 kPa。综上,优化后的液冷板总压降减小9 kPa。优化液冷板压力云图见图13。

图12 内部流道优化示意

图13 优化圆角液冷板流体域压力云图

3 液冷板温均性优化

3.1 液冷板子流道宽度优化

液冷板流道内质量流量分布均匀性能反映出电池顶面温度均匀性。通过改变液冷板内小流道宽度,可改善各流道质量流量分布均匀性。若手动仿真,计算工作量大,优化周期长,难以满足液冷板开发节点要求。因此提出一种基于近似模型的多岛遗传算法优化策略来代替人工手动调参计算,实现液冷板的结构优化。通过某优化集成软件调用建模软件CATIA和计算流体仿真软件STAR-CCM+的宏文件,实现软件的自动运行及数据之间的传递,以代替繁琐的人工计算。CATIA的集成实现了各流道尺寸的更新,并生成新的三维模型;STAR-CCM+的集成实现了对更新模型的仿真计算,并输出新模型各流道的质量流量文件。通过批处理文件调用宏文件实现模型的更新和自动仿真计算。优化流程如图14所示。

图14 基于近似模型的优化流程

液冷板优化过程具体包括试验设计、构建近似模型和全局优化。各流道编号见图7,由于Ai与Bi(i=1,2,3,4)对称,设置变量数为6,即A、B、A1、A2、A3、A4。通过试验设计方法优选出60组设计变量,自动化循环对60组不同尺寸的液冷板模型进行CFD仿真计算,获得不同尺寸模型所对应的流量值,利用60组设计变量与液冷板各流道流量仿真值构建两者之间的近似模型。近似模型是一种通过样本数据集在尺寸与流量之间建立数学模型,不断逼近输入变量和输出变量的方法[8]。然后采用全局优化算法在设计空间内进行全局搜索寻得最优解。设小流道变量范围为13~18 mm,调节变量为0.2 mm,优化后的质量流量及尺寸参数如表1所示。优化后的液冷板质量流量分布更为均匀,与目标值的偏差总体在5%以内。

表1 内流道质量流量

3.2 液冷板流固耦合传热模型的建立

利用STAR-CCM+软件压印功能形成强耦合交界面,以实现不同区域间数据的传递。由于电池结构规整,相比于多面体网格,采用切割体网格可以大大降低电池部分的网格数量;导热垫厚度为1 mm,使用薄壁网格可以提升此处网格质量;液冷板、流体域部分采用多面体网格。流体域与液冷板壁面交界处生成边界层网格,网格层数为3层。为防止冷却液回流,在流体域出口部分设置拉伸层网格,长度为0.2 m。在STAR-CCM+软件中进行传热分析时需要对交界面类型进行设置。由于电池部分采用切割体网格,导热垫部分采用多面体网格,二者是非共性网格,因此电池与导热垫之间的交界面类型设置为映射交界面。导热垫与液冷板、液冷板与流体域之间为对流传热,需将交界面类型设置为接触交界面。

电池模组热功率约为500 W,设置电池单位体积热源17 456 W/m3。电池模组与环境之间为自然对流,自然对流换热系数为1~10 W/(m2·K)[9],由于电池箱内空气流动性差,与环境换热不剧烈,电池箱非绝热,因此传热系数设置为1 W/(m2·K),初始环境温度为25 ℃;液冷板与流体域之间为对流换热,实际情况中,液冷板下方施加泡棉,可认为液冷板与环境不发生热交换,设为绝热。表2示出液冷系统材料参数,其中,冷却液动力黏度为0.003 39 Pa·s。

由于电池实际产热情况较为复杂,为了便于分析,对电池模组做了如下简化和假设:将电池简化为一个实体,电池内部的对流、辐射散热忽略不计;根据Bernardi的电池生热分析,电池内部产热均匀[10];电池具有各向异性,同一方向导热系数恒定。

表2 材料参数

3.3 液冷板流固耦合传热分析

建立优化前后液冷系统流固耦合传热模型,设置迭代步数为5 000次。图15示出运行过程中电池顶面温度曲线,优化前电池顶面温差为1.4 ℃,优化后温差为1.2 ℃,下降了0.2 ℃。图16示出运行收敛时液冷系统的温度云图。由图可知,优化后的电池顶面温度分布更为均匀,电池液冷系统散热性能得到改善。

图15 电池顶面温度曲线

图16 温度云图

4 结论

a) 进出口管路伸入结构处压力损失较大,占总压降32%;将伸入距离控制为0.5 mm,能减小此处压力损失7.2 kPa,同时对液冷板内部流道进行优化,可减小压降1.8 kPa;

b) 基于近似模型的多岛遗传算法策略,以液冷板质量流量分布均匀为目标,对液冷板内部流道宽度进行优化,优化后的小流道质量流量分布更为均匀,与目标值偏差在5%以内;

c) 对比优化前后电池顶面温度的差异可知,优化后的液冷板电池顶面温差下降0.2 ℃,温度均匀性更佳。

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