文摘

,以满足电力需求的要求自治水下机器人(auv,电源通常是由大量的高能锂电池。锂电池散热性能不仅影响水下车辆性能,也带来一些安全风险。基于锂电池的广泛应用,锂电池在一个水下机器人为例探讨锂电池的散热特性在一个水下机器人空间布局。,目的是提高锂电池的安全性,传热过程的模型基于能量守恒方程,和电池散热特性的空间布局进行了分析。结果表明,最合适的细胞和交叉安排之间的距离比序列安排的冷却特性。机舱内的温度梯度和温度变化随时间主要是影响导航速度,但他们几乎没有与环境温度的关系。

1。介绍

智能水下机器人(auv发展走向的方向长范围和高速度,越来越迫切需要更多的力量来支持导航。因为锂离子电池内部发生的电化学反应会产生热量,智能水下机器人的电池盒工作很长一段时间在大规模集成锂离子电池包在一个狭小的空间里,因此会存在安全性和可靠性问题。在[1),热量可以分为两个部分。一方面,蓄热发生在电池舱因为电池组的热量不能及时消散。另一方面,电池组散热不均匀会导致当地的温差,导致电池之间的不平衡性能,最终会影响电池的整体性能。

目前,国内外学者们一直关注的安全问题水下使用锂电池组进行相关研究。在[2- - - - - -7),锂电池的控制策略研究热平衡和热控制系统设计的不一致的影响电池使用寿命。在[8- - - - - -10),流固耦合传热方法用于建立数学物理模型的AUV电池舱内部热传导过程对AUV电池冷却问题。此外,电池放电电流和电池框架导航设备的热导率也分析了(11),使用有限元分析软件ANSYS分析了锂电池温度场水下和讨论不同的放电时间的影响和电池温度场边界条件。在[12],AUV电池舱稳态热建模分析根据传热过程关键点的被动热控设计的结构。电池热方面的研究工作,主要集中在电力领域的新能源汽车。在[13),一个大规模的模型建立了电池组调查电池组散热;它主要集中在新能源汽车领域的电力。在[14,15),锂电池的性能预测模型建立了电动汽车,以及不同群体对电池的性能的影响进行了分析在相同冷却模式9单细胞电池电池组。此外,使用强制空气冷却和相变材料,电力汽车电池组的冷却性能进行了分析的基础上,计算流体动力学方法(16,17]。一个合适的电池模型是必要的适当的电池系统设计和运行使用BMS。有几种建模方法:经验模型、统计模型和电气模型(18,19]。在[20.),当地的热生成单堆栈锂离子电池研究的一个函数 率和电荷状态(SOC)。在[21),结合模型用于研究热生成和散热以及他们影响电池组的温度,没有风扇在恒电流放电和可变电流放电基于电动汽车(EV)驾驶循环。

现有的研究主要集中在电池热平衡控制系统的设计。关于调查的AUV电池冷却布局,分析只执行导航电池盒内的温度场,但小连接存在与结构布局研究热电池的性能。此外,电力汽车相比,水下机器人的电池舱是一个封闭的空间紧凑,使用常见的冷却方法,如寒风和溶剂冷却,是有限的。电池组热传导只能通过电池壳的身体和海水,和物理问题是如何实现电池冷却通过气流产生局部电池在机舱内的温度变化和热传导结构。

本文的主要贡献是双重的:(我)我们分析车辆电池组的热量交换过程,建立了有限空间自然对流和热传导模型的电池盒,(2)我们研究锂电池的传热特性在不同的空间分布。

2。建模的AUV锂电池空间与外部冷却

根据AUV电池舱的内部结构和传热的理论知识,从电池热转移到外海水可以概括为以下三个方面的热传导。热传导的第一部分包括生成的热量电池组和电池之间的热交换过程小屋和住房。第二部分舱室之间的热传导过程房屋墙和房屋的外墙。最后,热传导的第三部分是电池外墙之间的热交换机舱住房和海水。在图所示的程序1

为了便于分析温度分布在不同工作条件下电池舱,电池室的传热过程是假设和简化如下:(1)电池的两端小屋和内心的电池组是绝缘的。(2)电池舱内部的温度分布和电池组只有改变径向和轴向方向基本上保持不变。(3)当电池舱工作,热参数不随时间变化。

基于上述分析,有限空间的散热模型电池舱相当于常量属性的问题,内热源和三维非稳态传热。

2.1。电池模块内的热分析

锂电池的内部传热过程可以简化为一个普通物理、热源内三维非稳态传热过程。出于这个原因,内部锂/亚硫酰氯电池能量方程可以表示为 边界条件 在哪里 是整个电池的热生成率( ), 是电池的热导率(W / (m·k)), 是电池的密度( ), 是毕奥数, 是电池的比热容(J /(公斤·K)),然后呢 是电池的直径

当电池的毕奥数小于0.1自然对流环境下,电池的内部温度大约可以被认为是均匀分布的。根据贝尔纳迪假说,热生成率在一个电池是常数,可约表示如下: 在哪里 单电池的体积( ), 电池的开路电压( ), 电池的放电电压, 电池的内部电阻( ), 是电池的半径( ), 是当前的单电池。

单个细胞的热对流发生主要通过空气对流和辐射传热根据理想气体状态方程: 空气密度是

如图所示,上面的方程中,温度的变化会引起电池舱空气密度的变化,和重力的作用下自然对流形式。忽略体积力和粘性力的影响,空气电池舱的动量守恒方程可以表示如下: 在哪里 是空气的运动粘度(Pa·s), 重力加速度(9.8米/ ), 的摩尔质量是空气, 空气压力( ), 空气温度( )。

能量守恒的积分方程形式的机舱电池操作方程可以表示如下: 在哪里 产生的总热量是电池组( ), 是电池的散热小屋外( ), 是电池舱(吸收的热量 )。

电池和汽车墙之间的热量转移主要通过自然空气对流,热电池产生的部分通过shell消散到环境中。另一部分的热量被吸收的外壳,导致电池舱温度增加。本研究的目的旨在增加的比例 的比例也会降低 的温度,从而减少电池模块: 边界条件 在哪里 传热面积的内壁的车辆( ), 是电池在机舱内空气的体积( ), 是空气密度( ), 是空气的比热容(J /(公斤·K)), 的导热系数是车辆住房(W / (m·K)), 空气的对流传热系数在电池舱(W / (m2·k)), 是海水温度(°C), 的初始温度是电池盒(°C)。

2.2。内外壁之间的热量交换电池舱

传热从内壁到外墙的电池舱可以被视为导热柱墙,可以表示如下: 在哪里 总热量是通过舱壁和水交换( ), 内壁的传热面积( ), 是电池的等效导热壁(W / (m·k)),然后呢 是电池内壁的温度(°C)。

2.3。外墙之间的热量交换车辆住房和海水

在水下运动,强制对流传热的外墙之间发生电池舱和海水,可以表示如下: 在哪里 是电池舱之间的热量交换和海水( ), 内壁的传热面积( ), 的外径是汽车住房( ), 外壁温度(°C), 是海水温度(°C), 是外墙之间的强制对流传热系数和海水(W / (m2·K))。

外墙之间的强制对流传热系数和海水与航行速度,可由雷诺数和努塞尔特数外墙和海水之间的对流换热: 不考虑的海水流, 在哪里 是海水的导热(W / (m·K)), 是努塞尔特数汽车住房和海水之间的对流换热,再保险是雷诺数车辆住房和海水之间的对流换热,公关是海水的普朗特数, 是海水的运动粘度( ), 是相对速度( 海水和车辆之间, 车辆的质心速度( ), 是电池的特征长度小屋( )。

3所示。分析空间的影响和安排电池组的散热特性

基于锂离子电池组水下空间外部热模型和因为AUV电池盒是一个封闭的和紧凑的空间,电池之间的距离,结合类型电池盒内的温度梯度的分布有很大的影响。本文选择一个线卷形锂/亚硫酰氯电池命名18650为例,分析细胞与不同的空间和不同的排列。数值参数与一个18650电池如表所示1

3.1。电池组的电池间距对温度场的影响

域描述使用三角形元素,总数约20000人。网格最接近的电池的细化与三角形的边界元素来描述边界流具有足够精度。两个相邻细胞之间的距离是一样的,和边界和电池之间的距离保持不变。电池之间的距离不断变化的前提下电池的形状和常数。

与对象,18650单电池电池(之间的空间 )进行了研究。电池盒的温度的值决定 , , , , , , , , , ( 是电池的直径)。温度分布如图2

2介绍了温差电池盒内当电池位于不同的细胞之间的距离。电池盒的温度差异变化不同细胞的距离如图所示3

2和图3表明,随着电池之间的距离增加,内部温度梯度逐渐减小。电池盒内的温度变化是稳定的,和温度降低0.01°C时电池之间的距离增加, 。因此,电池之间的最佳距离

3.2。电池组的电池装置对温度场的影响

的前提下最合适的距离( )内的电池模型,单18650电池作为对象分为三个部分,每一个由5个电池和电池之间的距离 。在本文中,我们调查的影响顺序安排的交叉安排电池电池组的温度场。第一行和第三行电池组向左移动 ,第二行右移 。电池组的温度场分布如图4

4显示电池之间的温差为1.19°C时的顺序安排和电池之间的温差为1.06°C在十字架上的安排。比较两组数据表明,交叉安排比顺序安排的温度梯度。

4所示。水下车辆电池组空间布局热仿真分析

前面的讨论的基础上,以电池在十字架上安排。此外,选择电池之间的距离 ;项目团队开发了一种特定类型的水下机器人锂电池的研究(图5)。电池空间结构和布局设计进行了研究。此外,模拟温度分布的电池盒的一个水下机器人在不同的速度和不同的海洋温度进行调查的影响,车辆速度和水温度对机舱温度分布。

4.1。水下车辆电池组空间结构布局

某些水下航行器动力系统设计规格如表所示3。根据能量的估计,动力电池需要至少189电池使用18650锂/亚硫酰氯电池时。

的公式计算电池的数量如下: 在哪里 是电池的数量要求, 飞行( ), 是AUV ( ), 是AUV的速度( ), 电池的额定电压是18650 ( ), battery-rated电容的18650电池( )。

电池组集189电池系列7组,每组包括27个平行的电池。电池是安装在电池舱直径200毫米,以提供工作电压21到30 V。参见图6的结构。

4.2。AUV锂电池热仿真分析

根据假设,分析电池的密闭空间的散热模型小屋相当于常量属性的问题,内热源和二维非稳态传热。电池舱的横截面为计算区域,使用的预处理程序ANSYS建立有限元分析模型通过细胞类型选择、材料参数决定,几何建模和细胞生成。

域描述与三角元素,总数约72000人。节点的总数大约是7300年,最近一些网格资料和导航的电池壳的细化与三角形的边界元素来描述边界流具有足够精度。模型的网格划分如图7

4.2.1。准备浏览速度对温度的影响在电池盒内改变随着时间的推移

电池水下小屋有不同的加热时单位时间的航行速度不同。分析后,车辆的方向经验阻力(重心速度)的方向是相反的方向导航。即速度线的相反方向 设在。无量纲系数可以表示为 汽车功率可以表示如下: 在哪里 车辆的阻力, 阻力系数, 是海水密度, 车辆的最大横截面积。

因此,当前通过一个电池 在哪里 是一个电池的输出功率( ), 是它的额定电压( )。 是电池的总数。

可以看出,单一的热量生产电池与汽车速度有关。选择车辆的速度4 kn, 5 kn, 6 kn。电池在不同速度的性能参数如表所示4

10个小时的电池放电后,仿真分析表明,电池室的温度分布如图4当海水温度是15°C和航行速度是4 kn, 5 kn, 6 kn。此外,最高温度随着时间的变化的曲线呈现在图8

连续放电10 h后,电池盒的最高温度曲线如图9

如数据所示89,海水温度是15°C和放电时间是10 h。当航行速度4 kn,温差为1.58°C;当速度是5 kn,温差为4.60°C;当速度是6 kn,温差为10.96°C。

因此,随着车速的增加,电池盒内的最高温度增加和温度差异相应增加。这一现象的原因总结如下:随着水下车辆速度的增加,热产量大,单位时间内生成更多的热量。因为表面传热系数小,电池热代单位时间小于壳热分配单位的时间,导致热量浓度和最大温度增加。此外,环境温度,最低温度总是不变,和电池盒温度增加随着车速的增加。

4.2.2。不同环境温度对电池的影响在客舱温度与时间的关系

对于精度,选择导航的速度4 kn, 5 kn,和6 kn研究海水的影响温度对电池内的温度分布小屋当水温10°C, 15°C,分别和20°C。

电池持续放电10小时后,仿真分析表明,当车辆巡航速度是4 kn,海水温度10°C, 15°C,和20°C,电池室温度分布如图10

连续放电10 h后,电池盒最高温度曲线如图11。如数据所示1011后,水下航行器航行的速度4 kn,连续工作10小时,电池盒内部温差为1.57°C时,水温是10°C;电池盒内部温差为1.58°C时水温15°C;和电池盒内部温差为1.59°C时,水温为20°C。

电池持续放电10小时后,仿真分析表明,当车辆巡航速度是5 kn,海水温度10°C, 15°C,和20°C,电池室温度分布如图12

连续放电10 h后,电池盒最高温度曲线如图13。如数据所示1213后,水下航行器航行的速度5 kn,连续工作10小时,电池盒内部温差为4.55°C时,水温是10°C;电池盒内部温差为4.60°C时水温15°C;和电池盒内部温差为4.65°C时,水温为20°C。

电池持续放电10小时后,仿真分析表明,当车辆巡航速度是6 kn,海水温度10°C, 15°C,和20°C,电池室温度分布如图14

连续放电10 h后,电池盒内的最高温度随时间变化如图15。如数据所示1415后,水下航行器航行的速度6 kn,连续工作10小时,电池盒内部温差为10.84°C时,水温是10°C;电池盒内部温差为10.96°C时水温15°C;和电池盒内部温差为11.07°C时,水温为20°C。

总而言之,水的温度基本上没有影响电池仓内的温差。这一现象的原因总结如下:在单位时间内电池的热生成率和外墙之间的强制对流传热系数的时不变,几乎相当于车辆和海水航行速度是恒定的。海水温度升高时,电池室的整体温度增加,但温差基本上是不变的。

5。结论

本文使用理论分析结合实际情况和有限元软件ANSYS,建立锂电池的空间为一个水下热模型。然后,我们研究热的空间布局特征、和结论如下:(1)之间存在相关性的水下电池盒温度和电池之间的距离。随着电池之间的距离增加,温度梯度逐渐变化,当它达到一定阈值,梯度逐渐稳定。(2)不同的电池之间的排列和组合对温度梯度的影响。交叉安排比顺序安排的温度梯度。(3)航行速度影响温度梯度的变化和电池舱室内的最高温度。速度和电池放电电流越大,电池产生的热量就越多。然后,温度上升快,需要更少的时间达到稳定状态。(4)海水温度上升可能会导致整个电池舱温度增加。然而,它几乎没有对温度梯度和均匀性的影响。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金(国家自然科学基金委)授予51509205和2015年陕西省自然科学基金jq5136。