AUTOMOTIVE – NUOVE SFIDE COMPETITIVE

Mesh per un modulo batteria cilindrico raffreddato ad aria (a sinistra) e velocità del flusso di raffreddamento (a destra).

La simulazione numerica contribuisce ad accelerare lo sviluppo di batterie sicure, durature ed economiche per veicoli elettrici. Cresce l’attenzione verso problematiche quali fornitura di petrolio e inquinamento atmosferico: i veicoli elettrici (EV) e ibridi (HEV) sono pensati quali alternative economiche, affidabili e sicure rispetto ai convenzionali veicoli a combustione. La sfida è nel progettare batterie elettriche come sorgente di potenza per questa nuova classe di veicoli. Chi avrà successo in questa sfida sarà in una posizione dominante nel futuro mercato dell’automotive.

di Xiao Hu, Fabrizio Gatti (*)


Il costruttore che deve scegliere una batteria per un veicolo elettrico oggi si orienta principalmente su un sistema a ioni di litio per via delle sue caratteristiche in termini di rapporto energia/peso, alto voltaggio, buona stabilità e basse perdite quando non è in uso. Le batterie a ioni di litio sono utilizzate dai primi anni ’90 nell’elettronica di consumo (telefoni cellulari, laptop), ma quelle che alimentano il powertrain di un veicolo elettrico (EV) devono fornire molta più energia, tipicamente 15 o più kW/h per un range di guida di 400 km. La dimensione di queste batterie è conseguentemente grande, e il posizionamento delle stesse nello spazio disponibile richiede particolare attenzione. I requisiti tecnici per queste sorgenti di potenza rappresentano enormi sfide per gli ingegneri che devono rispettare gli standard automotive di affidabilità, durata e sicurezza.

LE FRONTIERE DELLA PROGETTAZIONE
Le batterie sono componenti molto differenti dai tradizionali prodotti sviluppati da produttori e fornitori in ambito automotive. Chimica, elettricità e fluidotermica interagiscono in un dominio complesso che deve essere controllato con limitati margini di manovra per assicurare lunga vita e bassi costi. La deviazione da questi margini potrebbe comportare, inoltre, seri rischi per la sicurezza. Uno dei principali ambiti nello sviluppo di batterie a ioni di litio per EV è indubbiamente la gestione termica. La temperatura di tutte le celle deve essere mantenuta nell’intervallo di pochi gradi centigradi. Le celle sono molto sensibili al surriscaldamento dovuto a una rapida scarica, al sovraccarico elettrico o a un'eccessiva temperatura ambiente. Tale surriscaldamento o distribuzione non uniforme di temperatura di funzionamento porterebbe alla degradazione delle celle e all’accorciamento della vita della batteria. Per queste ragioni, i pacchi batterie per EV incorporano potenti sistemi di raffreddamento atti a dissipare calore e a garantire temperature uniformi alle varie celle. A tal fine, tipicamente un sistema di gestione delle batterie (BMS) composto da un controller e un algoritmo di controllo, bilancia i carichi sulle differenti celle sulla base della loro temperatura e stato di carica.

Schema di un sandwich di celle a ioni Litio fatto da elettrodi positivi e negativi ed un separatore.

MOLTEPLICI ASPETTI DI COMPLESSITÀ
Il progetto del sistema di gestione termica richiede un’accurata conoscenza del sistema di raffreddamento e della quantità di calore generato dalle diverse celle del pacco batterie. Gli ingegneri devono valutare diversi compromessi quali costi, vincoli di fabbricazione, efficienza e affidabilità dei singoli componenti e del pacco batterie in quanto sistema integrato; inoltre, in un’ottica di sviluppo dell’intero veicolo, devono considerare aspetti quali la minimizzazione del rumore del sistema di raffreddamento, in quanto tali batterie sono solitamente collocate in prossimità dell’abitacolo. Vanno poi considerati aspetti legati all’eccessivo stress meccanico dato da vibrazioni o da potenziali impatti con detriti lungo il tragitto, oltre a scenari di collisione in cui i passeggeri devono essere protetti da eventuali fuoriuscite di acidi tossici dal pacco batterie.

I modelli basati su dati sperimentali possono prevedere la distribuzione delle densità di corrente (a sinistra) e la risultante distribuzione delle temperature (a destra) all’interno di ogni cella della batteria.

IL CONTRIBUTO DELLA SIMULAZIONE AVANZATA
La simulazione numerica è in uso da decenni nello sviluppo automotive, tuttavia le batterie richiedono lo studio di un ventaglio unico di fattori. Per prima cosa, sono necessari modelli e sotto modelli elettrochimici per simulare i fenomeni fisici e chimici che avvengono all’interno della singola cella. Poi questi sotto modelli devono essere inseriti a livello di sistema in un modello di pacco batterie che può comprendere centinaia di celle oltre ai circuiti di raffreddamento. Infine, il modello di pacco batterie deve essere integrato con il modello di sistema dell’intero powertrain del veicolo. A questo proposito, proprio l’integrazione di sistema rappresenta la più grande sfida nello sviluppo di pacchi batterie e degli altri sottosistemi principali, i quali devono lavorare in un ambiente strettamente accoppiato per favorire il massimo delle performance e dell’efficienza in un ampio regime di carichi e condizioni operative. Di conseguenza, le performance del pacco batterie non possono essere sviluppate isolatamente ma all’interno dell’intero sistema.

Il ciclo di carica-scarica (a sinistra) e il profilo di concentrazione durante la scarica (a destra) dal modello elettrochimico di Newman.

IL VALORE DI UNA PIATTAFORMA INTEGRATA
Molti codici di simulazione sono disponibili per gestire i diversi aspetti individuali di tali progetti complessi. Tuttavia, per considerare opportunamente le varie problematiche interconnesse nei pacchi batterie, specie nell’ambito della gestione termica, le soluzioni di simulazione devono presentarsi nella forma di una piattaforma integrata. Gli ingegneri necessitano di strumenti di simulazione multidimensionali, multifisici e multiscala in grado di indirizzare il vasto range di fenomeni fisici presenti nel contesto dell’intero veicolo elettrico.
“Multidimensionale” indica un sistema che comprende sotto sistemi e componenti caratterizzati da fenomeni fisici che possono essere 0-D (circuitali, diagrammi a blocchi, ad esempio), 1-D (modellizzabili come flussi in canali lineari), 2-D (stress su superfici), 3-D (flussi attraverso strutture tridimensionali) o 4-D (fenomeni tridimensionali variabili nel tempo). Gli ingegneri necessitano di strumenti di simulazione 0-D per creare gli algoritmi di controllo fortemente integrati con i modelli 4-D (fluidodinamici e meccanici).
“Multifisico” indica un sistema o componente caratterizzato da più di una fisica. Lo sviluppo di un pacco batterie necessita lo studio della fluidodinamica per il raffreddamento, trasferimento di calore per la valutazione dei livelli termici all’interno del pacco, elettrochimica per la caratterizzazione del comportamento della singola cella, meccanica strutturale per la valutazione di scenari di stress o di crash, elettromagnetismo per i campi radiati all’interno del veicolo, ecc. Sul mercato mondiale, ANSYS Inc. (www.ansys.com) è un fornitore di software in grado di soddisfare tutte queste esigenze a livello industriale.
“Multiscala” indica un sistema caratterizzato da fenomeni fisici che avvengono a differenti ordini di grandezza. In un pacco batterie, ad esempio, le reazioni elettrochimiche avvengono in scala nanometrica, mentre il trasferimento di calore e il flusso di raffreddamento sono in scala macrometrica. La capacità di considerare fenomeni su diverse scale è fondamentale per poter considerare i vari aspetti accoppiati relativi alla gestione termica.
Una piattaforma di simulazione integrata per la gestione termica delle batterie è di particolare valore se copre i due livelli: cella e sistema. Il livello cella si riferisce alla singola cella elettrochimica della batteria, mentre il livello sistema si può riferire, a seconda dei casi, ad un modulo o ad un completo pacco batterie.

Modello di batteria utilizzato per l’analisi CFD (sopra) e simulazione su 16 celle (sotto).

LA GENERAZIONE DI CALORE A LIVELLO CELLA
Gli studi sulla generazione di calore e distribuzione della temperatura all’interno della singola cella sono svolti principalmente dai produttori di batterie e ricercatori che studiano la dipendenza del calore generato dai cicli di carica e scarica. Il calore può essere originato da diverse sorgenti, quali perdite interne per effetto Joule, sovra-potenziale degli elettrodi, reazioni di entropia della cella...
Se consideriamo solo i principali fattori di perdita per effetto Joule e sovra-potenziale agli elettrodi, la generazione di calore può essere rappresentata da una differenza di potenziale tra i due elettrodi positivo e negativo. Tale modello può essere poi utilizzato per prevedere la distribuzione della densità di corrente in funzione del tempo di scarica. Sulla base di questi risultati, può essere calcolata la distribuzione della temperatura nella cella. In questo modo è possibile esaminare il comportamento termico al variare delle configurazioni di elettrodi, fattori d’aspetto, andamento di scarica. Sebbene questa tipologia di modello sia particolarmente semplice e fornisca informazioni dettagliate sulla distribuzione di temperature e densità di corrente, richiede l’inserimento di dati sperimentali. Pertanto non è in grado di predire l’impatto derivato da una variazione del design senza ripetere un intero set di misure sul prototipo modificato, processo che può risultare lungo e costoso. Al contrario, un modello elettrochimico “physics-based” può essere utilizzato per studiare l’effetto sulle performance della cella al variare di parametri di progetto quali geometria, proprietà elettriche, e temperature. Il più noto modello elettrochimico fu proposto dal Professor John Newman (Università di Berkeley, California) ed è stato implementato in ANSYS Simplorer, solutore avanzato per la modellazione, analisi e ottimizzazione di complessi sistemi multi-dominio.
La simulazione mostra facilmente i differenti profili di concentrazione alle diverse temperature. Tali informazioni permettono di capire a quali temperature avvengono fenomeni di limitazione di corrente, aiutando i progettisti del sistema di raffreddamento a capire il range di temperature alle quali conviene mantenere le batterie. Un altro dato importante è la dipendenza della vita delle batterie dalla temperatura di utilizzo: tipicamente la vita media è più lunga se la batteria lavora a temperature maggiori. Naturalmente una temperatura più alta porta a problematiche di sicurezza, pertanto questo punto risulta essere un fondamentale compromesso nell’ottimizzazione del progetto.

Confronto tra i risultati dell’analisi CFD.

SIMULAZIONE TERMICA A LIVELLO SISTEMA
Gli ingegneri di sistema che lavorano sul progetto di un pacco batterie hanno differenti liste di requisiti ed obiettivi, dal momento che non possono affrontare simulazioni così di dettaglio come nel caso dell’analisi a livello cella. Gli ingegneri CFD tipicamente sono interessati al mantenimento di una temperatura uniforme e ad evitare bruschi cambiamenti di pressione, più che ai meccanismi di generazione del calore o alla struttura interna della singola cella. La CFD è largamente utilizzata per analisi termiche e di trasferimento di calore e rappresenta una tecnologia matura ed efficace per applicazioni di gestione termica. Sono stati fatti importanti passi avanti nel rendere il processo sempre più semplice agli utenti. Ad esempio, anziché avere differenti tool per la generazione della geometria, il meshing, il post-processing e l’ottimizzazione, ora tutti questi aspetti in una simulazione CFD possono essere effettuati all’interno della piattaforma integrata di ANSYS Workbench. Le geometrie generate in questi tool o importate da CAD esterni sono totalmente parametrizzate. Un update dei risultati dovuto ad una variazione di uno o più parametri può essere effettuato con un singolo click di mouse. Il trasferimento di dati tra i diversi tool di simulazione avviene totalmente in background. In questo modo, una completa analisi termica CFD di una batteria, inclusa l’ottimizzazione, può essere fatta all’interno di un unico ambiente di lavoro. Sebbene la CFD possa fornire informazioni dettagliate sulla gestione termica delle batterie, è dispendiosa in termini di tempo nel caso si debbano effettuare molteplici set di simulazioni. In questi casi è possibile sfruttare le tecniche di modellizzazione ad ordini ridotti a partire dai risultati CFD. Il modello estratto (chiamato modello a rete di Foster) fornisce la stessa soluzione del modello completo CFD, ma molto più velocemente. Un modello CFD che potrebbe impiegare 2 ore o più di simulazione su una singola CPU, ad esempio, può essere completato in circa 20 s sfruttando il modello di Foster: una riduzione dei tempi di simulazione di due ordini di grandezza. Il processo di riduzione degli ordini viene gestito automaticamente, aprendo la possibilità di effettuare studi ed esplorazioni di progetto che altrimenti sarebbero totalmente impraticabili per alcune applicazioni quali i sistemi di controllo termico delle batterie.
Una delle problematiche principali per gli ingegneri è rappresentata dalle performance elettriche della batteria, più che da quelle termiche. Siccome le performance elettriche sono fortemente influenzate dalla temperatura, gli ingegneri necessitano di un modello termico semplice ma accurato da accoppiare al modello circuitale elettrico della batteria. Ne risulta un modello dinamico completo che tenga conto di aspetti non lineari, dipendenza da temperatura, effetti termici e risposta a transienti elettrici.
Mentre la figura in chiusura fa uso di un modello termico a rete di Forster, anche un modello di rete termica tradizionale può essere accoppiato al modello circuitale elettrico della batteria. Grazie all’utilizzo del linguaggio VHDL-AMS (uno standard IEEE supportato dai principali tool di simulazione multidominio), una rete termica tradizionale può essere generata facilmente. Infatti, VHDL-AMS può essere utilizzato per complessi sistemi multifisici, e il modello di Newman menzionato in precedenza è stato generato proprio utilizzando questo linguaggio di modellazione. In questo modo, un piattaforma di simulazione integrata multidominio facilita enormemente il lavoro dei diversi team di ingegneri impegnati nei vari aspetti della gestione termica delle batterie.

(*) Xiao Hu, Ph.D Lead Engineer, ANSYS, Inc., Fabrizio Gatti, ANSYS Italia. 

Esempio di modello dinamico completo. Mentre la figura fa uso di un modello termico a rete di Forster, anche un modello di rete termica tradizionale può essere accoppiato al modello circuitale elettrico della batteria.




Precedente | Seguente


COMMENTI
Sondaggio
Vota l’articolo più bello di settembre. Quale ti piace di più?

La rivista
Newsletter



Sponsor























OpenFactory Edizioni
© 2014. Open Factory Srl - Via Bernardo Rucellai, 10 - 20126 Milano - Phone + 039 02 49517730 + 039 02 49517731 - Telefax + 039 02 87153767 - C.F. e P. IVA 07222610961
È vietato riprodurre qualsiasi parte delle pubblicazioni, foto e testi senza preventiva autorizzazione scritta da parte dell'editore.
Editore e autori non potranno in nessun caso essere responsabili per incidenti e/o danni che a chiunque possano derivare per qualsivoglia motivo o causa,
in dipendenza dall'uso improprio delle informazioni qui contenute.
Powered by Joy ADV