CN115795858A - 一种动力电池安全性的检测方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents
一种动力电池安全性的检测方法、装置、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115795858A CN115795858A CN202211503938.6A CN202211503938A CN115795858A CN 115795858 A CN115795858 A CN 115795858A CN 202211503938 A CN202211503938 A CN 202211503938A CN 115795858 A CN115795858 A CN 115795858A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- metal shell
- stress
- battery
- thicknesses
- safety
- 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
Links
- 238000003860 storage Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000001514 detection method Methods 0.000 title claims description 21
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 claims abstract description 171
- 239000002184 metal Substances 0.000 claims abstract description 171
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 46
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 43
- 238000003466 welding Methods 0.000 claims description 67
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 27
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 14
- 238000005452 bending Methods 0.000 claims description 6
- 230000009471 action Effects 0.000 claims description 5
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims 1
- 239000011257 shell material Substances 0.000 description 130
- 239000011162 core material Substances 0.000 description 44
- 239000000463 material Substances 0.000 description 10
- 239000007769 metal material Substances 0.000 description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 8
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 description 8
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 6
- 238000013461 design Methods 0.000 description 5
- 230000008961 swelling Effects 0.000 description 5
- HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N Lithium ion Chemical compound [Li+] HBBGRARXTFLTSG-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 4
- 229910001416 lithium ion Inorganic materials 0.000 description 4
- 239000000243 solution Substances 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 230000005489 elastic deformation Effects 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 3
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 230000002829 reductive effect Effects 0.000 description 3
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 2
- 238000007791 dehumidification Methods 0.000 description 2
- 239000003792 electrolyte Substances 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000002347 injection Methods 0.000 description 2
- 239000007924 injection Substances 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 229920003023 plastic Polymers 0.000 description 2
- 239000000047 product Substances 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 2
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 2
- 229920000426 Microplastic Polymers 0.000 description 1
- YZSKZXUDGLALTQ-UHFFFAOYSA-N [Li][C] Chemical compound [Li][C] YZSKZXUDGLALTQ-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 238000010521 absorption reaction Methods 0.000 description 1
- 239000010405 anode material Substances 0.000 description 1
- 230000003466 anti-cipated effect Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000011230 binding agent Substances 0.000 description 1
- 239000006227 byproduct Substances 0.000 description 1
- 230000006452 cellular component assembly Effects 0.000 description 1
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 1
- 230000001143 conditioned effect Effects 0.000 description 1
- 230000008602 contraction Effects 0.000 description 1
- 238000001816 cooling Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000007599 discharging Methods 0.000 description 1
- 239000006185 dispersion Substances 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 239000007772 electrode material Substances 0.000 description 1
- 239000011521 glass Substances 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 description 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 description 1
- 230000002427 irreversible effect Effects 0.000 description 1
- 230000000670 limiting effect Effects 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 230000036961 partial effect Effects 0.000 description 1
- 230000002441 reversible effect Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 239000002002 slurry Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009864 tensile test Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
- Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation
- Y02E60/10—Energy storage using batteries
Landscapes
- Secondary Cells (AREA)
Abstract
本发明公开了一种动力电池安全性的检测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:对动力电池执行仿真的三维建模操作,得到电池模型,动力电池安全性动力电池中具有电芯,动力电池安全性电芯具有金属壳;对动力电池安全性金属壳设置多个厚度;在动力电池安全性电池模型中分别将动力电池安全性金属壳应用多个动力电池安全性厚度,以及,在对动力电池安全性电芯仿真施加膨胀力的条件下,对多个动力电池安全性厚度下的动力电池安全性金属壳中的多个节点检测承受的应力;根据动力电池安全性应力检测动力电池安全性金属壳在多个厚度下的安全性。对金属壳中的各个节点建立应力值与厚度的关系,以此来判定动力电池的安全可靠性。
Description
技术领域
本发明涉及仿真技术领域,尤其涉及一种动力电池安全性的检测方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
电动汽车是汽车产业未来发展的一大方向,作为电动汽车的核心零部件的动力电池,动力电池的核心部件为电芯。
方型电芯结构组件主要包括金属壳和顶盖组件,方型电池采用的金属壳厚度较厚、金属壳折弯处、金属壳与顶盖采用激光焊接。
目前没有对电芯结构的强度进行评估,随着金属壳厚度变薄,焊接处可能出现破损导致电芯发生漏液、起火等现象。
发明内容
本发明提供了一种动力电池安全性的检测方法、装置、设备及存储介质,以解决如何对动力电池的电芯金属壳检测厚度的安全性。
根据本发明的一方面,提供了一种动力电池安全性的检测方法,所述方法包括:对动力电池执行仿真的三维建模操作,得到电池模型,所述动力电池中具有电芯,所述电芯具有金属壳;
对所述金属壳设置多个厚度;
在所述电池模型中分别将所述金属壳应用多个所述厚度,以及,在对所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,对多个所述厚度下的所述金属壳中的多个节点检测承受的应力;
根据所述应力检测所述金属壳在多个所述厚度下的安全性。
根据本发明的另一方面,提供了一种动力电池安全性的检测装置,所述装置包括:动力电池三维建模模块,用于对动力电池执行仿真的三维建模操作,得到电池模型,所述动力电池中具有电芯,所述电芯具有金属壳;
厚度设置模块,用于对所述金属壳设置多个厚度;
厚度应用模块,用于在所述电池模型中分别将所述金属壳应用多个所述厚度,以及,在对所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,对多个所述厚度下的所述金属壳中的多个节点检测承受的应力;
安全性检测模块,用于根据所述应力检测所述金属壳在多个所述厚度下的安全性。
根据本发明的另一方面,提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本发明任一实施例所述的动力电池安全性的检测方法。
根据本发明的另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的动力电池安全性的检测方法。
在本实施例中,对动力电池执行仿真的三维建模操作,得到电池模型,动力电池安全性动力电池中具有电芯,动力电池安全性电芯具有金属壳;对动力电池安全性金属壳设置多个厚度;在动力电池安全性电池模型中分别将动力电池安全性金属壳应用多个动力电池安全性厚度,以及,在对动力电池安全性电芯仿真施加膨胀力的条件下,对多个动力电池安全性厚度下的动力电池安全性金属壳中的多个节点检测承受的应力;根据动力电池安全性应力检测动力电池安全性金属壳在多个厚度下的安全性。在动力电池使用的过程中电芯金属壳的厚度越来越薄,本实施例通过参数仿真,对金属壳中的各个节点建立应力值与厚度的关系,以此来判定动力电池的安全可靠性,从而按照业务上对于安全可靠性的需求选择合适的厚度进行研发、生产,为动力电池的研发、生产带来方向性的指引,并且,仿真设计并不依赖对动力电池进行膨胀力、内压的测试验证,降低成本,缩短研发、生产的周期。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种动力电池安全性的检测方法的流程图;
图2a是根据本发明实施例一提供的一种电芯模型图;
图2b是根据本发明实施例一提供的一种电芯结构件模型图;
图3是根据本发明实施例二提供的一种动力电池安全性的检测装置的结构示意图;
图4是实现本发明实施例三提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例,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,都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是,本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种动力电池安全性的检测方法的流程图,本实施例可适用于寻找构成电芯金属壳最优厚度的情况,该方法可以由动力电池安全性装置来执行,该动力电池安全性装置可以采用硬件和/或软件的形式实现,该动力电池安全性装置可配置于电子设备中。如图1所示,该方法包括:
步骤101、对动力电池执行仿真的三维建模操作,得到电池模型。
动力电池中具有电芯,电芯具有金属壳。
一般情况下,动力电池包括电池组、BMS、配电盒、维修开关、壳体及冷却板等组件,动力组包含大量串联和/或并联的电池单体。
仿真即使用电池模型将动力电池结构的不确定性转化为动力电池结构对目标的影响。三维建模是利用制图软件工具建立空间模型的过程。在对构成动力电池的电芯进行仿真时,要预先获得构成动力电池的电芯材料中的弹性模量、屈服强度、泊松比等仿真的参数。
弹性模量是一种测量金属壳材料和焊接处材料弹性变形阻力,当一定量的应力被施加到它。电芯的弹性模量定义为其在弹性变形区域的应力,越硬的电芯具有越高的弹性模量。
屈服强度是指金属壳材料和焊接处材料发生屈服现象时的屈服极限,即抵抗微量塑性变形的应力。对于无明显屈服现象出现的金属材料,规定以0.2%残余变形的应力值作为其屈服极限,称为条件屈服极限或屈服强度。当施加大于屈服强度的外力作用,将会使金属材料永久变形,且无法恢复。
对于屈服现象明显的金属材料,屈服强度就是屈服点的应力(屈服值),对于屈服现象不明显的材料,与应力-应变的直线关系的基线偏差达到规定值(通常为0.2%的原始标距)时的应力。通常用作金属材料力学机械性质的评价指标,是金属材料的实际使用极限。因为在应力超过金属材料屈服极限后产生颈缩,应变增大,使金属材料破坏,不能正常使用。当应力超过弹性极限后,进入屈服阶段后,变形增加较快,此时除了产生弹性变形外,还产生部分塑性变形。当应力达到一个点后,塑性应变急剧增加,应力应变出现微笑波动,这个现象称为屈服。这一阶段的最大、最小应力分别称为上屈服点和下屈服点。由于下屈服点的数值较为稳定,因此以下屈服点作为金属材料抗力的指标,称为屈服点或屈服强度。
泊松比是指材料在单向收拉或受压时,横向正应变或正应变的比值,也称横向变形系数,是反应金属材料和焊接处材料横向变形的弹性常数。
在对动力电池执行仿真的三维建模操作前,获取预先通过对动力电池进行拉伸试验得到关于组成动力电池电芯的金属壳材料和焊接处材料的弹性模量、屈服强度、泊松比。
采用制图软件工具建立电池模型,如图2所示,动力电池中具有电芯,电芯组件包括顶盖组件和金属壳。金属壳采用折弯焊接形成闭环的薄壳,金属壳与顶盖采用焊接连接。
步骤102、对金属壳设置多个厚度。
在制图软件工具对建立好的电池空间模型中的电芯金属壳设置多个厚度。电芯金属壳存在一定的厚度范围,厚度范围为金属壳理论上可设置的数值。当对金属壳设置多个厚度进行仿真时,预先设置每个金属壳厚度间的间隔数值。
步骤103、在电池模型中分别将金属壳应用多个厚度,以及,在对电芯仿真施加膨胀力的条件下,对多个厚度下的金属壳中的多个节点检测承受的应力。
采用制图软件建立电池模型,在电池模型中分别将金属壳应用多个厚度且在不同金属壳厚度的情况下输入预先获得的与电芯相关的仿真参数,在此基础上施加膨胀力对电芯进行仿真。
动力电池在充放电过程中,锂离子在电极活性材料中的嵌入和脱出将引起动力电池的膨胀收缩。在理想状态下,嵌入和脱出过程中材料的体积变化应是可逆的。而在实际情况中,存在一部分锂离子由于电极平衡的变化而无法完全从阳极脱嵌,或在循环过程中作为不溶性副产物沉积在阳极表面。进而引起动力电池发生不可逆膨胀并造成严重后果,如:卷芯变形、材料颗粒破裂和消耗电解质液。因此,动力电汇膨胀成为锂离子电池应用中重要的问题,且要在阳极材料的电池结构设计、颗粒大小、粘合剂和电极结构等方面预先考虑。有效地电芯膨胀评价工具,可以在保证安全的前提下,有效指导模组结构的设计。
动力电池中电芯在制造和使用过程中往往会有肿胀现象,发生肿胀现象有一下两方面的原因:电芯充电时锂离子从正极脱出嵌入负极,引起负极层间距增大,从而出现膨胀。一般而言,电芯越厚,其膨胀量越大。另一方面的原因,当电芯在制造过程中,如浆料分散、温度控制都会直接影响电芯的膨胀程度。因为充电形成的高活性锂碳化合物对水敏感,从而发生激烈的化学反应。反应产生的气体造成电芯内压升高,增加了电芯的膨胀行为。所以在生产中,除了应对严格除湿外,在注液过程中更应该采用除湿设备,保证空气的干燥度。在非常干燥的条件下,采取真空注液,极大地降低了极板和电解液的吸水机率。
当在电池模型中对金属壳应用了多个不同的厚度并输入预先获得的与电芯相关的仿真参数,与此同时在金属壳上施加膨胀力后,在电芯对应的金属壳厚度中多个节点检测在该厚度下金属壳可承受的应力。其中节点可以覆盖电芯,保证检测的全面性。当对电池模型进行仿真操作,检测由构成电芯的金属壳部件在应用不同的金属壳厚度并输入预先获得的与电芯相关的仿真参数后,在节点施加膨胀力并检测在该厚度下金属壳壳承受的应力。节点是受膨胀力的影响比较明显的地方,更容易通过输入预先获得的与电芯相关的仿真参数并在节点施加膨胀力后检测改厚度下金属壳可承受的应力。
组成电芯的金属壳由于外因(受力、温度、温度场变化等)而变形时,在金属壳内各部分之间产生相互作用的内力,以抵抗外因的作用,并试图使金属壳从变形后的位置恢复到变形前的位置。在所考察的截面某一点单位面积上的内力称为应力。
在本发明的一个实施例中,步骤103可以包括以下步骤:
步骤1031、在电池模型中将金属壳设置指定的厚度。
在电池模型中将金属壳设置指定的厚度,其中,指定的厚度为多个厚度中的其中一个。
在检测组成电芯的金属壳在不同厚度下可承受的应力时,可先在建立的电池模型中将金属壳设置成指定的厚度,并在该厚度的条件下对电芯进行下一步仿真。
步骤1032、在对电池模型中的电芯仿真施加膨胀力的条件下,对指定的厚度下的金属壳中的多个节点检测承受的应力。
当对组成电芯的金属壳厚度设置成指定的厚度后,对电池模型中的电芯仿真施加膨胀后,在指定的厚度下检测金属壳中的多节点承受的应力。在电池模型中查询金属壳内部的非焊接处、金属壳内部的第一焊接处、金属壳与顶盖之间的第二焊接处,作为待检测应力的节点。
在待检测应力的节点上,在对电池模型中的电芯仿真施加膨胀力的条件下,分别检测非焊接处承受的应力、第一焊接处承受的应力与第二焊接处承受的应力。
进一步的,在对电池模型中的电芯仿真应用预设的弹性模量与预设的泊松比的参数下,在待检测应力的节点上对电芯仿真施加膨胀力。在膨胀力的作用下检测非焊接处承受的应力、第一焊接处承受的应力与第二焊接处承受的应力。
步骤1033、判断是否遍历完多个厚度;若是,则执行步骤1034,若否,则执行步骤1035。
步骤1034、确定完成检测金属壳中的多个节点检测承受的应力。
步骤1035、在剩余的厚度中提取下一厚度,返回执行步骤1031-步骤1033。
在金属壳的多个待检测应力的节点中,在应用预设的厚度后并输入预先获得的与电芯相关的仿真参数即输入弹性模量、泊松比对电芯仿真施加膨胀力,得到金属壳的应力与厚度的关系。判断是否在节点中按照从大到小的厚度序列中遍历完所有厚度,当遍历完所有的厚度后则可以确定完成检测金属壳中多个节点检测承受的应力。若金属壳的多个待检测应力的节点中还未遍历完所有的厚度,则在剩余的预设值厚度中提取下一厚度,金属壳的厚度提取按照由大到小对厚度进行排序,根据排序后的顺序在剩余的预设值厚度中提取下一厚度。进行下一轮判断,直接遍历完所有厚度。
示例性的,组成电芯组件主要包括顶盖组件和金属壳,金属壳采用折弯焊接形成闭环的薄壳,金属壳与顶盖采用焊接连接。在进行仿真前,预先获得关于组成电芯的金属壳材料即金属壳焊接处材料的与电芯相关的仿真参数即弹性模量、屈服强度、泊松比,将组成电芯的金属壳材料及金属壳焊接处材料的弹性模量、泊松比且对电芯仿真施加膨胀力的条件下对电芯结构组件进行仿真,获取金属壳非焊接处、焊接处、金属壳焊接处的最大应力。最大应力小于预先获得的屈服强度。修改金属壳厚度再次进行仿真,获得构成电芯的金属壳焊接处、金属壳与顶盖焊接处的应力与金属壳厚度的关系。
步骤104、根据应力检测金属壳在多个厚度下的安全性。
对金属壳设置膨胀力的对应评价指标并查询膨胀力的屈服强度,作为膨胀力对应的评价指标。在多个厚度中寻找应力在评价指标下目标厚度。可按照电芯的成本、加工难度、安全性等方面选择合适的金属壳厚度。
在节点中检测并获取节点对应的目标金属壳厚度。节点包括金属壳内部的非焊接处、金属壳内部的第一焊接处、金属壳与顶盖之间的第二焊接处。
在节点中设置不同的厚度。针对每个厚度,在非焊接处的应力、第一焊接处的应力、第二焊接处的应力中提取最大者,作为目标应力值,若目标应力值小于屈服强度,则确定对应的厚度在膨胀力下为电芯目标厚度。
当每个节点完成设置不同的厚度,且针对每个厚度,在节点出的应力中提取对大作为目标应力值,当对应厚度下对应目标值小于屈服强度时,则确定金属壳设置为目标厚度的安全性最高。
示例性的,如图2a所示为电芯结构模型,金属壳折弯焊接处01、金属壳02、顶盖焊接处03、顶盖04、顶盖组件05共同组成电芯结构模型,当电芯受膨胀力一定时,根据应力检测金属壳在多个厚度下的安全性,在不同金属壳厚度条件下,仿真金属壳折弯第一焊接处、金属壳和顶盖第二焊接处的应力值。建立第一焊接处、第二焊接处的应力值与金属壳厚度、膨胀力的数值关系,以第一焊接处、第二焊接处仿真获得应力值作为优化目标,对金属壳厚度和膨胀力进行寻优并获得目标金属壳厚度。
示例性的,如图2b所示为电芯结构件模型图,通过对电芯结构组件进行膨胀力的仿真,即首先建立电芯结构件模型,通过对不同节点输入仿真参数后(参数含有弹性模量、泊松比、膨胀力),在相应的节点处获取第一焊接处与第二焊接处不同节点的应力,进一步地,对不同节点处的最大应力值与对应的屈服强度进行比较。当不同节点处的最大应力值小于对应的屈服强度时,则可确定对应节点处具有安全可靠性。进一步地,从预设的金属壳厚度范围中,按从大到小的顺序提取金属壳厚度参数并输入进行仿真进而获取第一焊接处与第二焊接处应力与金属壳厚度的关系。
示例性的,将金属壳厚度,膨胀力参数化并对电芯结构进行参数化建模后,在电芯结构不同节点上,当不同金属壳厚度与膨胀力的条件下,获取第一焊接处与第二焊接处的应力值。当获取金属壳不同节点上第一焊接处与第二焊接处的应力值时,建立第一焊接处的应力值与金属壳厚度、膨胀力的数学关系,建立第二焊接处的应力值与金属壳厚度、膨胀力的数学关系。针对每个厚度,在非焊接处的应力、第一焊接处的应力、第二焊接处的应力中提取最大者,作为目标应力值,若目标应力值小于屈服强度,则确定对应的厚度在膨胀力下为电芯目标厚度。以第一焊接处、第二焊接处的应力值为优化目标,对建立的数学关系即金属壳厚度、膨胀力、应力值的数学关系进行金属壳厚度和膨胀力参数寻优,进而获取金属壳的最优厚度。
在本实施例中,对动力电池执行仿真的三维建模操作,得到电池模型,动力电池安全性动力电池中具有电芯,动力电池安全性电芯具有金属壳;对动力电池安全性金属壳设置多个厚度;在动力电池安全性电池模型中分别将动力电池安全性金属壳应用多个动力电池安全性厚度,以及,在对动力电池安全性电芯仿真施加膨胀力的条件下,对多个动力电池安全性厚度下的动力电池安全性金属壳中的多个节点检测承受的应力;根据动力电池安全性应力检测动力电池安全性金属壳在多个厚度下的安全性。在动力电池使用的过程中电芯金属壳的厚度越来越薄,本实施例通过参数仿真,对金属壳中的各个节点建立应力值与厚度的关系,以此来判定动力电池的安全可靠性,从而按照业务上对于安全可靠性的需求选择合适的厚度进行研发、生产,为动力电池的研发、生产带来方向性的指引,并且,仿真设计并不依赖对动力电池进行膨胀力、内压的测试验证,降低成本,缩短研发、生产的周期。
实施例二
图3为本发明实施例三提供的一种动力电池安全性的检测装置的结构示意图。如图3所示,该装置包括:
动力电池三维建模模块301,用于对动力电池执行仿真的三维建模操作,得到电池模型,所述动力电池中具有电芯,所述电芯具有金属壳;
厚度设置模块302,用于对所述金属壳设置多个厚度;
厚度应用模块303,用于在所述电池模型中分别将所述金属壳应用多个所述厚度,以及,在对所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,对多个所述厚度下的所述金属壳中的多个节点检测承受的应力;
安全性检测模块304,用于根据所述应力检测所述金属壳在多个所述厚度下的安全性。
在本发明的一个实施例中,所述厚度应用模块303包括:
金属壳厚度设置模块,用于在所述电池模型中将所述金属壳设置指定的所述厚度,其中,指定的所述厚度为多个所述厚度中的其中一个;
应力检测模块,用于在对所述电池模型中的所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,对指定的所述厚度下的所述金属壳中的多个节点检测承受的应力;
判断模块,用于判断是否遍历完多个所述厚度;若是,则调用节点检测应力模块,若否,则调用厚度提取模块;
节点检测应力模块,用于确定完成检测所述金属壳中的多个节点检测承受的应力;
厚度提取模块,用于在剩余的所述厚度中提取下一所述厚度,返回执行所述金属壳厚度设置模块。
在本发明的一个实施例中,所述金属壳为以折弯焊接形成的具有一开口金属体,所述电芯还具有顶盖,所述金属壳与所述顶盖以焊接的方式连接;
所述应力检测模块包括:
节点查询模块,用于在所述电池模型中查询所述金属壳内部的非焊接处、所述金属壳内部的第一焊接处、所述金属壳与所述顶盖之间的第二焊接处,作为待检测应力的节点;
承受应力检测模块,用于在对所述电池模型中的所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,分别检测所述非焊接处承受的应力、所述第一焊接处承受的应力与所述第二焊接处承受的应力。
在本发明的一个实施例中,所述安全性检测模块304包括:
评价指标设置模块,用于对所述金属壳设置所述膨胀力对应的评价指标;
最优厚度寻找模块,用于在多个所述厚度中寻找所述应力在所述评价指标下目标所述厚度;
厚度确定模块,用于确定所述金属壳设置为目标所述厚度的安全性最高。
在本发明的一个实施例中,所述承受应力检测模块包括:
参数应用模块,用于在对所述电池模型中的所述电芯仿真应用预设的弹性模量与预设的泊松比的参数下,对所述电芯仿真施加膨胀力;
膨胀力作用模块,用于在所述膨胀力的作用下检测所述非焊接处承受的应力、所述第一焊接处承受的应力与所述第二焊接处承受的应力。
在本发明的一个实施例中,所述评价指标设置模块包括:
屈服强度查询模块,用于查询所述膨胀力的屈服强度,作为所述膨胀力对应的评价指标
在本发明的一个实施例中,所述节点包括所述金属壳内部的非焊接处、所述金属壳内部的第一焊接处、所述金属壳与顶盖之间的第二焊接处,所述最优厚度寻找模块包括:
目标应力值确定模块,用于针对每个所述厚度,在所述非焊接处的应力、所述第一焊接处的应力、所述第二焊接处的应力中提取最大者,作为目标应力值;
最优厚度确定模块,用于若所述目标应力值小于所述屈服强度,则确定所述厚度在所述膨胀力下为目标厚度。
本发明实施例所提供的动力电池安全性装置可执行本发明任意实施例所提供的动力电池安全性方法,具备执行动力电池安全性方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示,电子设备10包括至少一个处理器11,以及与至少一个处理器11通信连接的存储器,如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等,其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序,处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中,还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15,包括:输入单元16,例如键盘、鼠标等;输出单元17,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元18,例如磁盘、光盘等;以及通信单元19,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理,如动力电池安全性方法。
在一些实施例中,动力电池安全性方法可被实现为计算机程序,其被有形地包含于计算机可读存储介质,例如存储单元18。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时,可以执行上文描述的动力电池安全性方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行动力电池安全性方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器,使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中,计算机可读存储介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。备选地,计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术,该电子设备具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决了传统物理主机与VPS服务中,存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
实施例四
本发明实施例还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机程序,该计算机程序在被处理器执行时实现如本发明任一实施例所提供的动力电池安全性方法。
计算机程序产品在实现的过程中,可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码,程序设计语言包括面向对象的程序设计语言,诸如Java、Smalltalk、C++,还包括常规的过程式程序设计语言,诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中,远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机,或者,可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (10)
1.一种动力电池安全性的检测方法,其特征在于,包括:
对动力电池执行仿真的三维建模操作,得到电池模型,所述动力电池中具有电芯,所述电芯具有金属壳;
对所述金属壳设置多个厚度;
在所述电池模型中分别将所述金属壳应用多个所述厚度,以及,在对所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,对多个所述厚度下的所述金属壳中的多个节点检测承受的应力;
根据所述应力检测所述金属壳在多个所述厚度下的安全性。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述在所述电池模型中分别将所述金属壳应用多个所述厚度,以及,在对所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,对多个所述厚度下的所述金属壳中的多个节点检测承受的应力,包括:
在所述电池模型中将所述金属壳设置指定的所述厚度,其中,指定的所述厚度为多个所述厚度中的其中一个;
在对所述电池模型中的所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,对指定的所述厚度下的所述金属壳中的多个节点检测承受的应力;
判断是否遍历完多个所述厚度;若是,则确定完成检测所述金属壳中的多个节点检测承受的应力;若否,则在剩余的所述厚度中提取下一所述厚度,返回执行所述在所述电池模型中将所述金属壳设置指定的所述厚度。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述金属壳为以折弯焊接形成的具有一开口金属体,所述电芯还具有顶盖,所述金属壳与所述顶盖以焊接的方式连接;
所述在对所述电池模型中的所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,对指定的所述厚度下的所述金属壳中的多个节点检测承受的应力,包括:
在所述电池模型中查询所述金属壳内部的非焊接处、所述金属壳内部的第一焊接处、所述金属壳与所述顶盖之间的第二焊接处,作为待检测应力的节点;
在对所述电池模型中的所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,分别检测所述非焊接处承受的应力、所述第一焊接处承受的应力与所述第二焊接处承受的应力。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述在对所述电池模型中的所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,分别检测所述非焊接处承受的应力、所述第一焊接处承受的应力与所述第二焊接处承受的应力,包括:
在对所述电池模型中的所述电芯仿真应用预设的弹性模量与预设的泊松比的参数下,对所述电芯仿真施加膨胀力;
在所述膨胀力的作用下检测所述非焊接处承受的应力、所述第一焊接处承受的应力与所述第二焊接处承受的应力。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述应力检测所述金属壳在多个所述厚度下的安全性,包括:
对所述金属壳设置所述膨胀力对应的评价指标;
在多个所述厚度中寻找所述应力在所述评价指标下的目标厚度;
确定所述金属壳设置为所述目标厚度的安全性最高。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述对所述金属壳设置所述膨胀力对应的评价指标,包括:
查询所述膨胀力的屈服强度,作为所述膨胀力对应的评价指标。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述节点包括所述金属壳内部的非焊接处、所述金属壳内部的第一焊接处、所述金属壳与顶盖之间的第二焊接处,所述在多个所述厚度中寻找所述应力在所述评价指标下的目标厚度,包括:
针对每个所述厚度,在所述非焊接处的应力、所述第一焊接处的应力、所述第二焊接处的应力中提取最大者,作为目标应力值;
若所述目标应力值小于所述屈服强度,则确定所述厚度在所述膨胀力下为目标厚度。
8.一种动力电池安全性的检测装置,其特征在于,包括:
动力电池三维建模模块,用于对动力电池执行仿真的三维建模操作,得到电池模型,所述动力电池中具有电芯,所述电芯具有金属壳;
厚度设置模块,用于对所述金属壳设置多个厚度;
厚度应用模块,用于在所述电池模型中分别将所述金属壳应用多个所述厚度,以及,在对所述电芯仿真施加膨胀力的条件下,对多个所述厚度下的所述金属壳中的多个节点检测承受的应力;
安全性检测模块,用于根据所述应力检测所述金属壳在多个所述厚度下的安全性。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的动力电池安全性的检测方法。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的动力电池安全性的检测方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211503938.6A CN115795858A (zh) | 2022-11-28 | 2022-11-28 | 一种动力电池安全性的检测方法、装置、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211503938.6A CN115795858A (zh) | 2022-11-28 | 2022-11-28 | 一种动力电池安全性的检测方法、装置、设备及存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115795858A true CN115795858A (zh) | 2023-03-14 |
Family
ID=85442359
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211503938.6A Pending CN115795858A (zh) | 2022-11-28 | 2022-11-28 | 一种动力电池安全性的检测方法、装置、设备及存储介质 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN115795858A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116914277A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-10-20 | 厦门海辰储能科技股份有限公司 | 一种电池单体、电池包及其用电装置 |
-
2022
- 2022-11-28 CN CN202211503938.6A patent/CN115795858A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116914277A (zh) * | 2023-09-12 | 2023-10-20 | 厦门海辰储能科技股份有限公司 | 一种电池单体、电池包及其用电装置 |
CN116914277B (zh) * | 2023-09-12 | 2024-01-26 | 厦门海辰储能科技股份有限公司 | 一种电池单体、电池包及其用电装置 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Xu et al. | Remaining useful life prediction of lithium-ion batteries based on wiener process under time-varying temperature condition | |
Barai et al. | Stochastic analysis of diffusion induced damage in lithium-ion battery electrodes | |
CN112327167B (zh) | 一种电池容量跳水风险评估方法及系统 | |
US11846675B2 (en) | Battery temperature estimation method and apparatus, electronic device, and storage medium | |
CN110109029A (zh) | 电芯析锂参数检测方法及装置、电芯检测系统和计算机可读存储介质 | |
CN112327193B (zh) | 一种锂电池容量跳水预警方法 | |
CN115795858A (zh) | 一种动力电池安全性的检测方法、装置、设备及存储介质 | |
CN113361128A (zh) | 一种异常电芯筛选方法、系统、计算机设备及存储介质 | |
CN115221795A (zh) | 容量预测模型的训练方法、预测方法、装置、设备及介质 | |
CN112327194B (zh) | 一种锂电池容量跳水识别方法及装置 | |
Jamshidi et al. | Using a soft computing method for impedance modelling of li-ion battery current | |
CN116008827A (zh) | 一种锂离子电池析锂电位的确定方法、装置及电子设备 | |
Hamar et al. | Anode potential estimation in lithium-ion batteries using data-driven models for online applications | |
CN115372841A (zh) | 一种锂离子电池单体热失控风险评价方法及装置 | |
CN117173100B (zh) | 聚合物锂离子电池生产控制系统及其方法 | |
CN117368745A (zh) | 基于深度学习的硬包锂电池安全监测方法及装置 | |
Shui et al. | A coupled mechanical–electrochemical study of Li-Ion battery based on genetic programming and experimental validation | |
CN113933718B (zh) | 一种退役电池容量分选方法、装置、设备及存储介质 | |
Wu et al. | State-of-Charge and State-of-Health Joint Estimation of Lithium-Ion Battery Based on Iterative Unscented Kalman Particle Filtering Algorithm With Fused Rauch–Tung–Striebel Smoothing Structure | |
Pedret Sagnier | Stochastic optimal control of lithium-ion battery operations | |
Feng et al. | An Approach for Fast-Charging Lithium-Ion Batteries State of Health Prediction Based on Model-Data Fusion | |
CN117289140A (zh) | 一种电池故障诊断方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115951223A (zh) | 储能电站异常电池箱检测方法、装置及电子设备 | |
Qiang et al. | A Data-Fusion-Model Method for State of Health Estimation of Li-Ion Battery Packs Based on Partial Charging Curve | |
Feng et al. | A Review of the Research on Remaining Useful Life Prediction Methods for Lithium-Ion Batteries |
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 |