CN109580151A

CN109580151A - 一种基于cae的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法

Info

Publication number: CN109580151A
Application number: CN201811593687.9A
Authority: CN
Inventors: 刘贵生; 许嘉慧; 吕学文; 吴庆国; 吕佳明; 刘志钢
Original assignee: Beidou Aerospace Automobile Beijing Co Ltd
Current assignee: Beidou Aerospace Automobile Beijing Co Ltd
Priority date: 2018-12-25
Filing date: 2018-12-25
Publication date: 2019-04-05

Abstract

本发明涉及一种基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，该方法包括：构建包括虚拟电池包、虚拟振动试验台和虚拟电池包与虚拟振动试验台之间的虚拟连接件，以获取振动疲劳性虚拟测试装置；在试验振动频率范围内对虚拟电池包进行模态计算，获取虚拟电池包固有频率和模态阵型；在虚拟电池包的固有频率和模态阵型下向振动疲劳性虚拟测试装置施加实际振动激励载荷；计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数，并判断振动疲劳参数是否符合振动疲劳参数阈值范围条件，若符合，则存储电池包初始参数，作为电池包设计参数设计电池包。本发明对虚拟电池包在试验中是否会发生振动疲劳损伤进行评价，降低电池包设计的试验成本。

Description

一种基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法

技术领域

本发明涉及车辆电池包性能检测技术领域，尤其涉及一种基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法。

背景技术

电池包作为新能源汽车的重要部分，其安全性能十分重要，其中，电池包的振动疲劳性能为电池包的一个重要评定内容。电池包的振动疲劳性能可以通过试验检测，测试按规定要求，将电池包安装在振动试验台上，按试验给定振动方式及频率进行数小时的持续振动，观察电池包的试验情况，要求电池包保持连接可靠、结构完好，无外壳破裂、着火或爆炸等现象。

然而，进行一次电池包振动试验的成本很高，同时伴随着危险性。在电池包结构设计过程中，通过大量的实验进行工艺的优化会耗费大量的人力与物力。

因此，需要提供一种基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，对虚拟电池包进行振动疲劳仿真计算，对虚拟电池包在规定试验中是否会发生振动疲劳损伤进行评价，降低电池包设计的试验成本。

根据本发明的一方面，提供了一种基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，包括以下步骤：

构建包括虚拟电池包、虚拟振动试验台和虚拟电池包与虚拟振动试验台之间的虚拟连接件，以获取振动疲劳性虚拟测试装置；

在试验振动频率范围内对虚拟电池包进行模态计算，获取虚拟电池包固有频率和模态阵型；

在虚拟电池包的固有频率和模态阵型下向振动疲劳性虚拟测试装置施加实际振动激励载荷；

计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数，并判断振动疲劳参数是否符合振动疲劳参数阈值范围条件，若符合，则存储电池包初始参数，作为电池包设计参数设计电池包。

进一步地，当虚拟电池包带有电池包材料S-N曲线时，通过以下步骤计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数：

利用虚拟电池包的固有频率和模态阵型进行频率响应计算，求单位载荷激励下试验振动频率范围内频率响应的传递函数，得到试验振动频率下的响应函数；

根据试验振动频率下的响应函数、实际振动激励载荷、电池包材料S-N曲线，计算虚拟电池包的损伤值，该模型损伤值即为振动疲劳参数。

进一步地，通过以下公式计算虚拟电池包的损伤值：

其中，S为虚拟电池包的损伤值，N_i是实际工况下结构所承受的应力循环次数，N_f是指定条件下结构产生疲劳破坏前可承受的应力循环次数，

振动疲劳参数阈值范围条件为S＜1。

进一步地，当虚拟电池包没有电池包材料S-N曲线时，通过以下步骤计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数：

根据虚拟电池包的固有频率和模态阵型在随机载荷激励下进行响应计算，获取输出载荷响应；

根据输出载荷响应获取虚拟电池包部件的最大均方根应力，该最大均方根应力即为振动疲劳参数。

进一步地，通过以下公式计算虚拟电池包部件的最大均方根应力：

其中，p(t)为虚拟电池包部件的最大均方根应力，是结构的k阶模态下的应力分量的列向量，q_k(t)为第k阶的广义坐标，

振动疲劳参数阈值范围条件为p(t)＜σ_s/3，其中，p(t)为虚拟电池包部件的最大均方根应力，σ_s为材料的屈服极限。

进一步地，根据电池包初始参数构建虚拟电池包中，虚拟电池包的网格模型所用网格单元的尺寸为2mm～15mm，虚拟电池包的板壳结构的网格模型采用四边形单元，且四边形单元占比不小于95％，虚拟电池包的实体结构的网格模型采用六面体单元，非关注区域采用四面体单元，在局部区域，将网格加密为原有网格尺寸的1/2。

进一步地，虚拟电池包的重要传力位置利用虚拟螺栓进行连接。

进一步地，在对虚拟电池包进行模态计算中，若虚拟电池包的网格数量小于100万单元，则采用Lanczos特征根求解器；若虚拟电池包的网格数量大于100万单元，则采用Abaqus-AMS特征根求解器。

进一步地，上述基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，还包括：若虚拟电池包的振动疲劳参数不满足振动疲劳参数阈值范围条件，则调整电池包初始参数，直到虚拟电池包的振动疲劳参数满足振动疲劳参数阈值范围条件为止。

根据本发明的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述方法的步骤。

本发明的有益效果为：

1.本发明的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法采用CAE对电池包的振动疲劳性能进行仿真模拟，计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数，并判断振动疲劳参数是否满足振动疲劳参数阈值范围条件，若满足，则存储电池包初始参数，作为电池包设计参数设计电池包，通过CAE仿真模拟，无需耗费大量的人力与物力，避免了实际测试中电池包爆炸的危险性，降低了电池包挤压测试的成本；

2.本发明的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法调整电池包初始参数，直到电池包有限元模型的实时参数满足预设条件为止，因此，能够找到设计中存在的缺陷，优化设计，减少试验次数，降低电池包设计的试验成本，提升设计效率。

附图说明

图1为本发明的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法步骤图；

图2为本发明的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法应用流程图。

具体实施方式

下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要说明的是，术语“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

参见图1和图2，本发明提供的基于CAE(Computer Aided Engineering，计算机辅助工程)的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，包括以下步骤：

在试验振动频率范围内对虚拟电池包进行模态计算，获取虚拟电池包固有频率和模态阵型，例如，在预定频率范围内进行模态计算，该预定频率范围限定为试验频率最大范围，电池包试验范围通常取5～200Hz；

在虚拟电池包的固有频率和模态阵型下向振动疲劳性虚拟测试装置施加实际振动激励载荷，例如将与振动试验台连接的电池包支脚或挂耳处施加约束，限制其六个方向自由度；

本发明的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法采用CAE对电池包的振动疲劳性能进行仿真模拟，计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数，并判断振动疲劳参数是否满足振动疲劳参数阈值范围条件，若满足，则存储电池包初始参数，作为电池包设计参数设计电池包，通过CAE仿真模拟，无需耗费大量的人力与物力，避免了实际测试中电池包爆炸的危险性，降低了电池包挤压测试的成本。

本发明的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法调整电池包初始参数，直到电池包有限元模型的实时参数满足预设条件为止，因此，能够找到设计中存在的缺陷，优化设计，减少试验次数，降低电池包设计的试验成本，提升设计效率。

在这里，根据电池包初始参数构建虚拟电池包具体实现如下：基于有限元方法建立电池包的网格模型，建立三维笛卡尔坐标系，使得三维坐标系的X轴平行于电池包所在汽车的行驶方向，Y轴垂直于行驶方向的水平方向，Z轴为高度方向；根据实际结构设定电池包壳体、电池模组、各类电子电器、各连接板及支架结构的尺寸、厚度、材料；根据实际工艺，建立各结构间的连接关系，包括点焊、二氧化碳保护焊、缝焊以及螺栓连接等。

在这里，模态分析是用于确定结构的固有振动特性，计算其每阶的固有频率和模态阵型。模态分析中假设系统是线性的，其无阻尼自由振动的控制方程为：

[M]{ü}+[K]{u}＝{0}

假设结构做简谐运动：

{u}＝{φ}_isin(ω_i+θ_i)、{ü}＝-ω²{φ}_isin(ω_i+θ_i)

代入方程可得：

([K]-ω²[M]){φ_i}＝{0}

通过此方程可求解出n个方程的特征值，以及每一个特征值对应的特征向量，即固有频率和模态阵型。

即通过模态计算，计算出电池包在试验范围内(通常5～200HZ)内的固有频率和模态阵型，供后续计算使用。

本发明中，在试验振动频率范围内对虚拟电池包进行模态计算，获取虚拟电池包固有频率和模态阵型，利用固有频率和模态阵型作为后续虚拟电池包抗振动疲劳性能的衡量标准，仿真结果更准确。

S-N曲线是计算振动疲劳参数的输入条件，当计算能够获得材料的S-N曲线时，则可进行疲劳计算。S-N曲线是以材料标准试件疲劳强度为纵坐标，以疲劳寿命的对数值lg N为横坐标，表示一定循环特征下标准试件的疲劳强度与疲劳寿命之间关系的曲线。S-N曲线是通过实验获得而来，疲劳试验费用昂贵，所以非常用材料通常较难获得。因此，部分虚拟电池包带有S-N曲线，部分虚拟电池包不带有S-N曲线。具体如下：

当虚拟电池包带有电池包材料S-N曲线时，通过以下步骤计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数：

另外，在疲劳计算中材料的寿命曲线(S-N曲线)通常需要由标准样件试验获得，但标准样件与产品实际的S-N曲线会存在差别，主要来源于形状的差别、表面加工的差别、疲劳载荷的差别等，所以在疲劳计算时，需要对S-N曲线进行修正，以此来模拟产品在使用过程中的真实状态，一般可采用较为安全的GOODMAN曲线进行修正。

在这里，频率响应计算是计算虚拟电池包在周期振荡载荷作用下与输出响应之间的关系，即虚拟电池包的响应传递函数，该函数是虚拟电池包的一种固有特性。频率响应分析中假设系统是线性的，无阻尼的运动方程为：

[M]{ü}+[K]{u}＝{f(ω)}e^iwt

基于模态的响应计算是利用模态向量对上述方程进行解耦，通过物理空间坐标向模态空间进行转换，实现方程的单自由度化，再将单自由度方程响应叠加，即得到相应频率下的响应传递函数。

在这里，导入响应传递函数的有限元计算结果，设置实际振动激励载荷，设置电池包部件材料性能即材料的S-N曲线，以计算虚拟电池包的损伤值。

虚拟电池包的损伤值采用累计损伤法计算，每个应力循环引起的损伤用S-N曲线计算，S-N曲线表述了在一定的应力幅度下，材料失效所需的载荷次数(N_f)。具体通过以下公式计算虚拟电池包的损伤值：

振动疲劳参数阈值范围条件为S＜1。具体地，当损伤值小于1时，即判定在振动试验的振动载荷下，电池包未发生疲劳损伤，满足结果要求，若大于1，则重新设定电池包焊接壳体或内部连接板的尺寸、厚度、材料中的一个或几个参数，并重复以上步骤。

另外，当虚拟电池包没有电池包材料S-N曲线时，通过以下步骤计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数：

具体地，利用模态分析结果进行随机振动计算对疲劳结果进行估计补足，将振动激励施加在与振动试验台连接的电池包支脚或挂耳处，按照实际试验的载荷激励情况施加在有限元模型中。随机振动计算即随机振动载荷激励下系统的输出响应，其理论公式为：S_out(ω)＝|H(ω)|²S_in(ω)，其中S_in为输入载荷，H(ω)为外加激励经傅里叶变换的自相关函数，S_out即为随机振动响应结果。

振动疲劳参数阈值范围条件为p(t)＜σ_s/3，其中，p(t)为虚拟电池包部件的最大均方根应力，σ_s为材料的屈服极限。具体地，判定模型部件的最大均方根应力小于其材料屈服极限的1/3，认为该部件能够满足振动疲劳计算要求，若不满足，则重新设定电池包焊接壳体或内部连接板的尺寸、厚度、材料中的一个或几个参数，并重复以上步骤。

例如Q235钢的屈服极限为235MPa，若结构进行随机振动分析计算后的最大均方根应力为50MPa＜(235/3)MPa，认为计算结果满足要求。

进一步地，根据电池包初始参数构建虚拟电池包中，虚拟电池包的网格模型所用网格单元的尺寸为2mm～15mm。虚拟电池包结构中，板壳类结构的网格模型主要采用四边形单元，且四边形单元占比不小于95％，电器件等实体类的网格模型主要采用六面体单元，非关注区域可采用四面体单元。局部区域如连接位置附近、圆孔圆角附近，网格容易产生畸变，可将局部网格细化，将网格加密为原有网格尺寸的1/2，在保证计算效率的同时，尽量提升计算精度。另外，由于连接关系对计算结果精度产生很大的影响，所以应依照实际连接状态进行模型处理，对于重要传力位置，如模组连接板等，应做出实际螺栓模型进行连接，而非采用RB2刚性连接。

进一步地，在对虚拟电池包进行模态计算中，若虚拟电池包的网格数量小于100万单元，则采用Lanczos特征根求解器；若虚拟电池包的网格数量大于100万单元，则采用Abaqus-AMS特征根求解器，有助于提高计算效率。

优选地，带有S-N曲线的步骤与没有S-N曲线的步骤为振动疲劳计算的两种方案，可分别执行，也可只单独执行其中一项方案，其中带有S-N曲线的步骤为优先选择方案，存在S-N曲线时进行计算带有S-N曲线的步骤更为精确；当无法得到S-N曲线时，利用没有S-N曲线的步骤估计模型是否发生损伤，起到疲劳计算结果的补足作用。即，若电池包中各部件的材料均可获取S-N曲线，则只进行虚拟电池包带有S-N曲线的步骤即可，若电池包中部分部件的材料能够获取S-N曲线，其他部件无法获取，则能够获取S-N曲线的部件执行带有S-N曲线的步骤，无法获取S-N曲线的部件执行没有S-N曲线的步骤，即：带有S-N曲线的步骤用于获取含有S-N曲线部件的疲劳损伤结果，没有S-N曲线的步骤用于估计没有S-N曲线部件的疲劳损伤结果。

通过虚拟电池包的振动疲劳仿真模拟，建立完整的电池包结构、连接关系模型，能对不同参数条件的虚拟电池包振动疲劳性能进行评价。根据仿真模拟可知，电池包易于发生疲劳损伤的位置主要在于电池包的螺栓连接处，焊接区域附近，以及壳体类能够引起共振的区域。为避免电池在振动的过程中不发生疲劳损伤，电池包壳体的尺寸厚度、内部的连接方式以及结构分布有着很大的影响，可以通过不同的尺寸、厚度、材料参数以及结构分布等，提高电池包的固有频率，减少共振发生疲劳的可能性。因此，通过CAE分析对电池包的振动疲劳进行模拟，能对电池包的振动疲劳性能得到理论评价结果，可代替部分实物试验，减少设计过程中的试验成本，节省开发过程中的设计时间。

本发明提供的基于CAE分析的新能源电池包振动疲劳性能的评价方法，对电池包整体结构和连接状态进行建模，对电池包振动疲劳进行仿真，并说明获取有效结果的方法，从而提高计算精度，得到电池包振动疲劳性能的评价结果；在评价结果不满足要求时，采用对整体结构影响由小到达的参数改变，提高电池包的抗挤压性能，使得设计过程中，很快的找到设计缺陷，优化设计，并减少试验次数，降低设计成本。

此外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述方法的步骤。

本发明一实施例还提供了一种计算机，包括处理器，存储器，存储在存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如下步骤：

根据电池包初始参数构建虚拟电池包，根据振动试验台实际参数构建虚拟振动试验台，根据振动试验台与电池包的连接件实际参数构建虚拟连接件；

对虚拟电池包进行模态计算，获取虚拟电池包在试验振动频率范围内的固有频率和模态阵型；

按照实际测试要求模拟虚拟电池包、虚拟振动试验台和虚拟连接件的对应位置关系，并在虚拟电池包的固有频率和模态阵型下向虚拟连接件施加实际振动激励载荷；

计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数，并判断振动疲劳参数是否满足振动疲劳参数阈值范围条件，若满足，则存储电池包初始参数，作为电池包设计参数设计电池包。

可选地，处理器执行时还实现如下步骤：

当虚拟电池包没有电池包材料S-N曲线时，通过以下步骤计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数：

本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，其特征在于，当虚拟电池包带有电池包材料S-N曲线时，通过以下步骤计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数：

3.根据权利要求2所述的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，其特征在于，通过以下公式计算虚拟电池包的损伤值：

振动疲劳参数阈值范围条件为S＜1。

4.根据权利要求1所述的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，其特征在于，当虚拟电池包没有电池包材料S-N曲线时，通过以下步骤计算虚拟电池包在实际振动激励载荷下的振动疲劳参数：

5.根据权利要求4所述的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，其特征在于，通过以下公式计算虚拟电池包部件的最大均方根应力：

6.根据权利要求2或4所述的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，其特征在于，根据电池包初始参数构建虚拟电池包中，虚拟电池包的网格模型所用网格单元的尺寸为2mm～15mm，虚拟电池包的板壳结构的网格模型采用四边形单元，且四边形单元占比不小于95％，虚拟电池包的实体结构的网格模型采用六面体单元，非关注区域采用四面体单元，在局部区域，将网格加密为原有网格尺寸的1/2。

7.根据权利要求6所述的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，其特征在于，虚拟电池包的重要传力位置利用虚拟螺栓进行连接。

8.根据权利要求7所述的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，其特征在于，在对虚拟电池包进行模态计算中，若虚拟电池包的网格数量小于100万单元，则采用Lanczos特征根求解器；若虚拟电池包的网格数量大于100万单元，则采用Abaqus-AMS特征根求解器。

9.根据权利要求8所述的基于CAE的新能源汽车电池包的振动疲劳性模拟测试方法，其特征在于，还包括：若虚拟电池包的振动疲劳参数不满足振动疲劳参数阈值范围条件，则调整电池包初始参数，直到虚拟电池包的振动疲劳参数满足振动疲劳参数阈值范围条件为止。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-9任一项所述方法的步骤。