锂离子CAT蓄电池热管理液冷板的拓扑优化与动态传热机制
来源：
卡特蓄电池 发布时间：2026-10-22 20:41:52 点击： 次
摘要
为了缓解应用于锂离子电池的传统冷板中热量积聚和流阻过大的问题，本研究开发了一个拓扑优化框架，并生成了两种具有不同多性向权重分配的优化布局（Case III和Case IV）。在不同的入口速度、冷却剂温度和放电率下，系统地评估了它们的流体热力学性能，并与平行通道（Case I）和蛇形通道（Case II）进行了对比。结果表明，拓扑通道中的仿生分叉结构能有效显著减少低速区域的范围并使流量分布均匀化。在所有配置中，Case IV表现出最佳的综合性能：在1C放电倍率、入口流速为0.2 m/s的条件下，它实现了最低的最大温度（28.97 °C）、最小的温差（3.97 °C）和最低的等效热阻（0.305 °C/W），同时与蛇形通道（Case II）相比，水力压降降低了约79.3%（从436.83 Pa降至90.57 Pa）。分析显示，由于内部导热瓶颈，当入口流速超过0.3 m/s时，冷却收益会递减。入口温度的变化对热阻的影响微乎其微，而不同放电倍率下的热阻则遵循Rth,2C> Rth,3C> Rth,1C> Rth,0.5C，控制高倍率放电过程中的瞬态热传输特性。
1. 引言
在新能源汽车和储能产业快速发展的推动下，锂离子电池凭借其出色的能量密度和较长的使用寿命，已成为主流的电源和储能载体[1]。然而，锂离子电池的运行性能具有强烈的温度依赖性。在充放电过程中，电化学反应和内部欧姆电阻会产生大量热量；若不能及时散热，不仅会加速容量衰减并缩短循环寿命，还可能引发包括热失控在内的严重安全事故[2,3]. 在正常条件下，锂离子电池在20°C至40°C的温度范围内表现最佳，且电池模块内的最大温差需严格限制在5°C以下[4] 在现有的热管理策略中，液冷冷板凭借其卓越的换热效率和灵活的空间布局，已成为牵引电池包的主流选择。此外，内部流道的几何形状直接决定了冷却液的流动分布和整体换热效率，因此是提升电池热性能的关键因素[5,6].
人们投入了大量努力来提高微通道液冷板的冷却能力和温度均匀性，其中大部分研究集中在传统的几何结构上，包括平行直通道、蛇形通道和歧管微通道[7]。作为一个代表性例子，Yang等人[8]提出了一种创新的蛇形冷却板（NSCP），并通过将响应面法（RSM）与NSGA-II算法相结合，实现了通道几何参数的多性向优化，使电池最高温度和温差分别降低了2.1 °C和1.2 °C。Zhu等人[9] 设计了一种改进的S型侧面冷却结构，并通过正交试验对流量和几何尺寸进行了参数优化，在1.44 kPa的低压降下，实现了电池温差降低59.20%。陈等人[10设计了一种斜通道冷却板（OCCP），即使在10C的超高放电倍率下，也能保持出色的热控制性能，同时展现出更优的冷却效率和更低的压降。然而，传统的微通道设计方法仍存在明显的局限性：一方面，此类优化仅限于固定拓扑结构内的形状优化，几何自由度极低，难以突破结构性能极限；另一方面，传统通道往往会在延伸的流道上引起热量积聚，导致电池表面出现严重的温度梯度，而人为提高流速通常会导致流阻和泵送功耗急剧上升[11].
拓扑优化（TO）作为一种无需预设几何构型的创新设计方法，为突破传统微通道的设计瓶颈提供了强有力的手段[12]。通过在给定设计域内自由分布流体和固体介质，该方法能够自动生成符合内在流体流动物理特性的不规则、低阻力且高换热构型，在电子芯片冷却领域展现出巨大的应用潜力[13,14]。例如，Han等人[15] 对仿生散热器实施了拓扑优化，与传统的蜘蛛网结构相比，流道间的温差降低了57.35%。Wang等人[16]提出了一种将拓扑优化与直线微通道相结合的创新散热器，实现了4.28 K的降温效果，同时压力降降低了319.42 Pa，在热性能和水力性能之间取得了平衡。Xiong等人[17]开发了一种用于多层复合芯片微通道的多物理场拓扑优化方法；结果表明，该方法在优化散热的同时使热应力降低了48.86%，显著提升了结构可靠性。然而，将拓扑优化引入锂离子电池热管理领域仍面临关键瓶颈。与电子芯片占地面积小、热通量密度高的特点不同，锂离子电池具有散热表面积大、高倍率充放电过程中动态产热剧烈以及全局温差约束极其严格等特点[18]。现有关于微通道拓扑优化的研究大多集中在提升局部散热性能上；然而，对于多个目标——如保持电池表面温度分布均匀、限制系统整体压力损失以及确保复杂3D流道实际可制造性——的协同优化，仍缺乏系统性的研究和机理上的理解。
为了解决这些具体问题，本研究提出了一种用于锂离子电池液冷板的流-热耦合多目标拓扑优化框架。通过制定加权多目标折中规划优化方案，同时抑制电池平均温度和所需泵送功率，获得了两种与不同目标权重组合相关的差异化拓扑通道布局（案例III和案例IV）。在此基础上，建立三维共轭传热数值模型，系统比较优化拓扑通道与传统平行通道（案例I）和蛇形通道（案例II）在不同流速、入口温度和放电倍率下的热力学和水力学特性。此外，深入揭示了高倍率放电条件下的非稳态传热机制，这为开发高性能、低压降电池热管理架构提供了宝贵的理论参考和实际设计原则。
2. 液冷板拓扑构型设计
2.1. 物理模型简化与材料参数
考虑到冷却板的几何对称性，采用二维（2D）模型进行拓扑优化分析，以提高计算效率并缩短计算时间[19]。冷板的设计域如图1所示，流体入口和出口沿对称面对称布置在两侧。具体而言，二维拓扑优化模型采用压力驱动流公式。在入口处施加恒定的静态压力P= 20 Pa，出口压力设置为Pin= 0 Pa，产生基准压力降△Pout= 20 Pa。这种压力驱动的设置可为迭代材料分布提供稳定的流体动力，并有效消除在快速演化的通道拓扑结构中，速度入口条件带来的严重数值收敛问题。相比之下，随后的3D共轭传热模拟采用速度控制的入口，其速度V2D范围为0.1至0.5 m/s，压力出口为0 Pa。这种配置使得在相同的质量和体积流量下，能够对所有通道设计案例进行严格且一致的性能比较。in ranging from 0.1 to 0.5 m/s and a pressure outlet of 0 Pa. This configuration enables a rigorous and consistent performance comparison across all channel design cases under identical mass and volumetric flow rates.
图1。微通道冷板几何模型与配置示意图。
固体区域定义为具有均匀内部热源的铝合金基底。设计域的所有外边界均设置为绝热无滑移壁面，流体入口、出口和对称边界除外。对于初始拓扑优化设置，均匀体积发热率 Q = 9.8 × 104W/m3应用于该领域，精确表征了电池单元在1C放电条件下的产热强度。入口冷却剂温度固定为298.15 K。在优化过程中，利用移动渐近线法（MMA）算法迭代更新设计变量[20建立了一个双目标优化函数，以最小化冷却板的平均温度并减少流体功率损失，从而在提高传热性能和降低泵送功率消耗之间实现平衡优化。用于拓扑优化和后续3D数值模拟的固体基底和冷却流体的热物理性质汇总在表1.
表1。不同材料的热物理参数规格。
2.2. 拓扑优化
2.2.1. 控制方程
本研究中的物理模型基于纳维-斯托克斯方程和能量守恒方程建立。为了在计算成本和物理精度之间取得折中，对设计域作出了以下基本假设：
- (1)
- 流体流动特性：流体被视为二维、稳态、粘性且不可压缩的介质，并忽略重力的影响 [11]。在整个拓扑优化过程中，假设冷却剂流动始终保持层流状态。控制方程包括连续性方程、包含达西-布林克曼惩罚项的动量守恒方程以及能量方程。
- (2)
- 材料分布表示：设计域内的材料分布由设计变量 γ 参数化。单元的热物理性质通过密度插值方案确定，并假设与温度无关 [21,22].
- (3)
- 热传输机制：整个系统的散热由热传导和流体对流共同控制 [23].
- (4)
- 3D效应等效：为了考虑冷板顶底壁在面外方向引起的粘性阻力和热阻，在动量方程中添加了达西-布林克曼摩擦惩罚项。
基于上述简化假设，计算域的基本控制方程可以写成如下形式：
连续性方程：
∇⋅
