基于CFD与智能算法的电池组散热优化设计

论文摘要

针对电动挖掘机电池包的形状及电池排布方式,对三种散热方案进行了CFD仿真研究,并通过神经网络获得电池单体间隙与电池组最高温度的映射关系,利用遗传算法进行寻优,获得最优电池组排布。结果表明,与其他两种散热方式相比,正交风向的通风方式可以有效降低电池组最高温度,同时可以保证电池组各电池单体温度一致性,在此基础上通过神经网络及遗传算法进行电池组间隙优化,使得电池最高温度降低5 K,电池组体积减小13%,使得其排布更加合理。

论文目录

• 1 电池生热分析
• 2 电池组散热仿真与分析
•   2.1 电池组散热方案的CFD仿真
•   2.2 电池组散热结果分析
• 3 电池单体间隙优化计算与分析
•   3.1 间隙求解空间的确定与神经网络模型的构建
•   3.2 BP神经网络预测模型的获取
•   3.3 遗传算法参数寻优
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 柯坚,王斌汉,杨志军

关键词: 电池散热,仿真,神经网络

来源: 电源技术 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 西南交通大学机械工程学院

分类号: TM912

页码: 324-328

总页数: 5

文件大小: 501K

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