CN114925572A - 一种动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法 - Google Patents

一种动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法 Download PDF

Info

Publication number
CN114925572A
CN114925572A CN202210589096.4A CN202210589096A CN114925572A CN 114925572 A CN114925572 A CN 114925572A CN 202210589096 A CN202210589096 A CN 202210589096A CN 114925572 A CN114925572 A CN 114925572A
Authority
CN
China
Prior art keywords
power battery
flow channel
cooling flow
optimization
flow plate
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210589096.4A
Other languages
English (en)
Inventor
周明东
耿达
魏创
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Jiaotong University
Original Assignee
Shanghai Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Jiaotong University filed Critical Shanghai Jiaotong University
Priority to CN202210589096.4A priority Critical patent/CN114925572A/zh
Publication of CN114925572A publication Critical patent/CN114925572A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • G06F30/23—Design optimisation, verification or simulation using finite element methods [FEM] or finite difference methods [FDM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/10—Geometric CAD
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04—Constraint-based CAD
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2113/00—Details relating to the application field
    • G06F2113/08—Fluids

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Secondary Cells (AREA)

Abstract

本发明公开了一种面向动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，涉及热流体拓扑优化相关技术领域。本发明采用Darcy渗流模型等效描述流体流动行为，并依此建立对流散热模型。与已有基于高保真流体模型的冷却流道拓扑优化方法相比，本发明所公开方法可显著降低流体仿真和灵敏度分析的复杂度，提高拓扑优化计算效率。与当前动力电池常用的规则流道布局相比，采用本发明所公开方法设计的二维平面冷却流道散热性能更优，亦可提升动力电池产品开发效率。

Description

一种动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法
技术领域
本发明涉及热流体拓扑优化设计相关技术领域，尤其涉及一种动力电池水冷流板及其流道拓扑优化设计方法。
背景技术
水冷流板广泛应用于大容量、高热流密度新能源动力电池的散热系统。在水冷流板的设计过程中，需要考虑对流散热和流动压力损失等因素。水冷流板主要采用以流道尺寸及位置参数为变量的代理模型优化方法进行设计。该类方法需基于数值仿真及热流体试验构建代理模型，代替较为复杂的原物理模型进行优化求解，一定程度上减小了可行解集的大小，且优化流程较为复杂，难以用于产品的概念设计。冷却流道拓扑优化是热流体仿真驱动的流道设计方法，可充分考虑不同电芯分布，高效设计冷却性能优异的水冷流板。
针对水冷流板的流道设计问题，中国专利CN 113094944 A公开了一种微流道散热器及相应的拓扑优化设计方法，基于带有温度方程的Naiver-Stokes方程组，建立强制对流物理模型以模拟流体在流道内的流动及对流换热行为，并依此建立参数水平集拓扑优化模型。该设计方法能够设计微流道的细观构型，使散热器的传热效率最大化。但该方法所采用的高保真流体模型计算复杂度高，优化方法整体效率低，优化设计初期易因流道未成形致使仿真不收敛，难以在设计初期快速获得复杂的随形冷却流道。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的是如何高效设计水冷流板冷却流道的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供了一种动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，该方法包括以下步骤：
步骤1：确定设计空间、边界条件及优化参数初始化；
步骤2：搭建热流体有限元仿真模型；
步骤3：构建流体单元参数化表征模型；
步骤4：拓扑优化建模；
步骤5：设计响应求解；
步骤6：灵敏度分析；
步骤7：优化求解；
步骤8：收敛判断；
步骤9：优化结果后处理。
进一步，所述步骤1具体为：根据动力电池水冷流板外形尺寸，确定流道设计空间，将待设计结构离散为多个有限单元；根据电芯布局位置及发热功率，确定热流密度及其作用位置，设定热边界条件；设置设计变量x，用于表示材料为固体或流体。
进一步，所述步骤2具体为：采用线性Darcy渗流模型预测水冷流板的压力场与速度场，基于所获得的速度场，建立适用于动力电池水冷流板的对流散热结构模型，基于该模型，求解对流散热结构的温度场。
进一步，所述步骤3具体为：基于实体各向同性材料插值格式(SIMP)，分别建立单元渗透矩阵κ、等效热传导矩阵k、密度ρ、比热cp的插值模型。
进一步，所述步骤4具体为：以最小化给定区域的平均温度值为优化目标，以单元密度为设计变量，考虑流体体积、进出口压降、最小尺寸约束，建立动力电池水冷流板拓扑优化模型。
进一步，所述步骤5具体为：基于当前优化迭代步下单元密度信息，求解压力场、速度场、温度场，计算给定区域内的平均温度值、流体体积约束值g1、压降约束值g2、最小特征尺寸约束值g3。
进一步，所述步骤6具体为：求解每一优化迭代步下目标函数及各约束函数对设计变量x的灵敏度值。
进一步，所述步骤7具体为：利用移动渐近线算法(MMA)求解优化模型，更新设计变量x。
进一步，所述步骤8具体为：如果目标函数及约束函数变化率在连续5个迭代步内低于0.5％，则认为优化求解收敛；若优化不满足收敛条件，则重复步骤5～8。
进一步，所述步骤9具体为：基于二分法，将优化结果转化为无灰度单元的清晰流道结构。
本发明具有以下技术效果：
(1)本发明采用Darcy渗流模型等效描述流体流动行为，可显著降低流体仿真和灵敏度分析的复杂度，提高拓扑优化计算效率；
(2)与当前动力电池常用的规则流道布局相比，采用本发明所公开方法设计的二维平面冷却流道散热性能更优，亦可提升动力电池产品开发效率。
以下将结合附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果作进一步说明，以充分地了解本发明的目的、特征和效果。
附图说明
图1是本发明提供的动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法的流程示意图；
图2是本发明实施例的动力电池水冷流板的设计空间及热流载荷分布的示意图；
图3是图2中的动力电池水冷流板的最终流道拓扑构型示意图。
具体实施方式
以下参考说明书附图介绍本发明的多个优选实施例，使其技术内容更加清楚和便于理解。本发明可以通过许多不同形式的实施例来得以体现，本发明的保护范围并非仅限于文中提到的实施例。
在附图中，结构相同的部件以相同数字标号表示，各处结构或功能相似的组件以相似数字标号表示。附图所示的每一组件的尺寸和厚度是任意示出的，本发明并没有限定每个组件的尺寸和厚度。为了使图示更清晰，附图中有些地方适当夸大了部件的厚度。
图1所示为本发明的一实施例的流程图，按照上述流程，执行本发明实施例，如下所述：
步骤1：建立如图2所示动力电池水冷流板的设计空间(黑色区域上方布置有电芯，代表热流载荷的作用区)，设计域高H＝500mm，宽L＝1000mm，其他尺寸L1＝50mm，L2＝100mm，L3＝100mm，H1＝50mm，H2＝100mm，H3＝50mm，采用400×200个四结点有限单元离散该设计域；采用“双入口-双出口”的流通方式，流体以vin＝0.5m/s的速度从左侧区域Γ1流入，从右侧区域Γ2流出，该区域在优化过程中压力定义为0Pa；电芯区设置为体积热源q＝2×107W/m3；冷却流体为水，其物性参数为：渗透率κf＝2.5×10-5m2，导热系数kf＝0.6W/(m·K)，密度ρf＝1000kg/m3，比热容cf＝0.46×103J/(kg·K)；固体材料为钢，其物理属性为渗透率κs＝2.5×10-11m2，导热系数ks＝44W/(m·K)，密度ρs＝7.8×103kg/m3，比热容cs＝4.2×103J/(kg·K)；优化参数设置如下：流体体积分数上限Vf＝0.4，入口体积分数上限Vin＝0.16，出口体积分数上限Vout＝0.16；每个有限单元赋予一个设计变量xi∈[0,1](i＝1,2,…,Ne)，其中Ne表示单元个数。
步骤2：采用线性Darcy渗流模型预测水冷流板的压力场与速度场，其有限元形式可表示为：
κpP＝fpin,
其中κp和P分别表示水冷流板的压力场和渗透性矩阵，fpin表示由入口流速计算得到的入口压力向量；基于该模型，求解压力场P，且流速场u可表示为：
Figure BDA0003664383430000041
基于所获得的速度场，建立适用于动力电池平面水冷流板的对流散热结构模型，其有限元形式可表示为：
(kt+c(p))T＝fq,
其中T表示水冷流板的温度场，kt和c(p)分别表示该冷板的热传导矩阵和对流矩阵，fq为均匀分布的体积热源；基于该模型，可求解结构的温度场T。
步骤3：基于实体各向同性材料插值格式(SIMP)，分别建立单元渗透矩阵κ、等效热传导矩阵k、密度ρ、比热cp的插值模型：
Figure BDA0003664383430000042
Figure BDA0003664383430000043
Figure BDA0003664383430000044
Figure BDA0003664383430000045
其中κs，ks，ρs，cs，γs，κf，kf，ρw，cw，γw分别为固体和流体的渗透率、导热系数、密度、比热和惩罚参数(角标s和f分别表示流体和固体)，pκ＝pγ＝3，pk＝pρ＝pw＝1.
步骤4、步骤5：以最小化给定区域的平均温度值为优化目标，以单元密度为设计变量，考虑流体体积、进出口压降、最小尺寸约束，建立动力电池水冷流板拓扑优化模型：
find∶x
min∶φ
s.t.gj≤0,j＝1,2,3
Figure BDA0003664383430000051
Figure BDA0003664383430000052
0≤xi≤1,i＝1,2,…,Ne
其中，目标函数φ可表示为：
Figure BDA0003664383430000053
其中
Figure BDA0003664383430000054
和N1分别表示给定区域Ω*的面积和节点总个数，L1为温度场的指示向量；
流体体积约束g1可表示为：
Figure BDA0003664383430000055
其中Vf表示流体体积分数上限；
压降约束函数g2可表示为：
Figure BDA0003664383430000056
其中N2表示入口区域的节点总个数，L2为压力场的指示向量，P0表示压降约束上限；
g3为最小特征尺寸约束，以避免优化结果出现难以加工过于细小的流道设计；
基于当前优化迭代步下单元密度信息，求解Darcy渗流模型与对流散热模型，获得压力场、速度场、温度场，计算目标函数与各约束函数值。
步骤6：求解每一优化迭代步下目标函数(给定区域中的平均温度值)与各约束函数(流体体积约束g1、压降约束g2、最小特征尺寸约束g3)对设计变量x的灵敏度值。
步骤7、步骤8：采用移动渐近线算法(MMA)求解优化模型，更新设计变量x。若目标函数满足收敛条件，优化完成，输出优化结果。
步骤9：采用二分法，将优化结果转化为清晰结构，如图3所示。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤1：确定设计空间、边界条件及优化参数初始化；
步骤2：搭建热流体有限元仿真模型；
步骤3：构建流体单元参数化表征模型；
步骤4：拓扑优化建模；
步骤5：设计响应求解；
步骤6：灵敏度分析；
步骤7：优化求解；
步骤8：收敛判断；
步骤9：优化结果后处理。
2.如权利要求1所述动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，其特征在于，所述步骤1具体为：根据动力电池水冷流板外形尺寸，确定流道设计空间，将待设计结构离散为多个有限单元；根据电芯布局位置及发热功率，确定热流密度及其作用位置，设定热边界条件；设置设计变量x，用于表示材料为固体或流体。
3.如权利要求2所述动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，其特征在于，所述步骤2具体为：采用线性Darcy渗流模型预测水冷流板的压力场与速度场，基于所获得的速度场，建立适用于动力电池水冷流板的对流散热结构模型，基于该模型，求解对流散热结构的温度场。
4.如权利要求3所述动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，其特征在于，所述步骤3具体为：基于实体各向同性材料插值格式(SIMP)，分别建立单元渗透矩阵κ、等效热传导矩阵k、密度ρ、比热cp的插值模型。
5.如权利要求4所述动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，其特征在于，所述步骤4具体为：以最小化给定区域的平均温度值为优化目标，以单元密度为设计变量，考虑流体体积、进出口压降、最小尺寸约束，建立动力电池水冷流板拓扑优化模型。
6.如权利要求5所述动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，其特征在于，所述步骤5具体为：基于当前优化迭代步下单元密度信息，求解压力场、速度场、温度场，计算给定区域内的平均温度值、流体体积约束值g1、压降约束值g2、最小特征尺寸约束值g3。
7.如权利要求6所述动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，其特征在于，所述步骤6具体为：求解每一优化迭代步下目标函数及各约束函数对设计变量x的灵敏度值。
8.如权利要求7所述动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，其特征在于，所述步骤7具体为：利用移动渐近线算法(MMA)求解优化模型，更新设计变量x。
9.如权利要求8所述动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，其特征在于，所述步骤8具体为：如果目标函数及约束函数变化率在连续5个迭代步内均低于0.5％，则认为优化求解收敛；若优化不满足收敛条件，则重复步骤5～8。
10.如权利要求9所述动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法，其特征在于，所述步骤9具体为：基于二分法，将优化结果转化为无灰度单元的清晰流道结构。
CN202210589096.4A 2022-05-26 2022-05-26 一种动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法 Pending CN114925572A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210589096.4A CN114925572A (zh) 2022-05-26 2022-05-26 一种动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210589096.4A CN114925572A (zh) 2022-05-26 2022-05-26 一种动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114925572A true CN114925572A (zh) 2022-08-19

Family

ID=82811297

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210589096.4A Pending CN114925572A (zh) 2022-05-26 2022-05-26 一种动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114925572A (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117317463A (zh) * 2023-09-19 2023-12-29 天津大学 一种基于相变浆体的电池簇冷板流道拓扑优化设计方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN117317463A (zh) * 2023-09-19 2023-12-29 天津大学 一种基于相变浆体的电池簇冷板流道拓扑优化设计方法
CN117317463B (zh) * 2023-09-19 2024-04-02 天津大学 一种基于相变浆体的电池簇冷板流道拓扑优化设计方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN112084591B (zh) 一种基于三维拓扑优化的散热器冷却通道设计方法
Shi et al. Optimization of inlet part of a microchannel ceramic heat exchanger using surrogate model coupled with genetic algorithm
Hajabdollahi et al. CFD modeling and multi-objective optimization of compact heat exchanger using CAN method
Yang et al. Thermal design and optimization of plate-fin heat exchangers based global sensitivity analysis and NSGA-II
CN111832204A (zh) 一种热流耦合结构的非迭代式拓扑优化方法
Wang et al. Multi-objective optimization of geometrical parameters of corrugated-undulated heat transfer surfaces
CN114925572A (zh) 一种动力电池水冷流板的流道拓扑优化设计方法
Gulotta et al. Constructal law optimization of a boiler
Zhai et al. Thermal performance analysis of multi-objective optimized microchannels with triangular cavity and rib based on field synergy principle
CN113094944A (zh) 一种微流道散热器及其细观尺度拓扑优化设计方法
Mishra et al. Effect of temperature and flow nonuniformity on transient behaviour of crossflow heat exchanger
Abolpour et al. Multi-objective optimum design for double baffle heat exchangers
CN116432434A (zh) 一种对于电池液冷板的拓扑优化设计方法
Erdinc Computational thermal-hydraulic analysis and geometric optimization of elliptic and circular wavy fin and tube heat exchangers
Kitayama et al. Numerical optimization of baffle configuration in header of heat exchanger using sequential approximate optimization
CN112035957B (zh) 一种空空中冷器性能预测方法
CN111695216B (zh) 一种桥接显隐拓扑描述的热流耦合结构设计方法
CN114912328A (zh) 一种动力电池水冷流板的流道和出入口协同优化方法
Suga et al. Heat transfer and pressure drop in multilouvered fins
Yeranee et al. Design of a serpentine cooling channel under turbulent flow using density-based topology optimization
Wang et al. Optimum structural design of a heat exchanger for gas-circulation systems
Aghdam et al. Heat and fluid flow enhancement of the structure of a solar air heater with optimized distance between rib and groove
Kheirabadi et al. A comparison of numerical strategies for optimal liquid cooled heat sink design
CN112765841B (zh) 一种用以解决流体变物性计算的预处理格子玻尔兹曼方法
CN118153340A (zh) 一种动力电池湍流液冷板的拓扑优化设计方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination