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2018年國(guó)內(nèi)新能源汽車銷量超過百萬輛，同比增長(zhǎng)60%。一方面依托于中國(guó)龐大的市場(chǎng)和政策扶持力度，整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈迎來了大爆發(fā)。但另一方面，隨著補(bǔ)貼撤退，熱度下降的同時(shí)之前被暫時(shí)掩蓋的一些技術(shù)問題重新被關(guān)注起來。解決這些問題就可能在這個(gè)行業(yè)走得更遠(yuǎn)、走得更好。

新能源汽車動(dòng)力電池?zé)峁芾黻P(guān)乎到電池組性能和壽命，是每個(gè)相關(guān)企業(yè)都重點(diǎn)關(guān)注的問題。電池在使用過程中除了將電能轉(zhuǎn)化為機(jī)械能，還有相當(dāng)一部分電能以熱的形式消耗掉，這是無法避免的。因此電池pack在設(shè)計(jì)時(shí)需要考慮到散熱需求，以維持鋰離子電池在合適的工作溫度范圍內(nèi)。散熱按散熱方式可分為被動(dòng)散熱和主動(dòng)散熱，按散熱介質(zhì)可分為風(fēng)冷和液冷。隨著電池能量密度越來越大，風(fēng)冷很難滿足散熱要求，因此pack水冷設(shè)計(jì)普遍被采用。

水冷板的設(shè)計(jì)主要由流速、進(jìn)出口位置、流道形式和結(jié)構(gòu)、加工工藝等因素確定。一般來說，水冷板設(shè)計(jì)除了要滿足散熱需求，還需要考慮冷板均溫性和流阻。要實(shí)現(xiàn)冷板均溫性，各流道流量均勻性是必要條件。本文利用ANSYS DesignXplorer（DX）軟件進(jìn)行冷板流道結(jié)構(gòu)尺寸的自動(dòng)優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)流量在各個(gè)流道的均勻分布。

整個(gè)分析、優(yōu)化流程如下圖，用到的軟件包括參數(shù)化建模模塊ANSYS DesignModeler（DM）、網(wǎng)格劃分模塊ANSYS Meshing（AM）、求解模塊ANSYS Fluent和優(yōu)化模塊DX，其中優(yōu)化模塊包含試驗(yàn)設(shè)計(jì)（DOE）、響應(yīng)面擬合（Response Surface）和優(yōu)化（Optimization）。

01 參數(shù)化幾何建模

DM里建立如下U型流道的幾何模型，代表冷板局部結(jié)構(gòu)，將導(dǎo)流板到兩邊的距離設(shè)置為可變參數(shù)。初始條件下，每個(gè)導(dǎo)流板連同最終中間隔板的到邊距離全部相等。另外切割出流量監(jiān)測(cè)面，以便后續(xù)優(yōu)化時(shí)使用。

02 網(wǎng)格劃分

幾何結(jié)構(gòu)比較簡(jiǎn)單，用ANSYS通用網(wǎng)格工具AM即可，設(shè)置全局尺寸，注意局部壁面添加inflation。

03 求解

求解設(shè)置比較簡(jiǎn)單，打開Fluent，介質(zhì)切換為水（water-liquid），設(shè)置進(jìn)出口邊界條件，采用速度入口+壓力出口的配置，入口速度1m/s（假設(shè)值），其余均保持默認(rèn)。

請(qǐng)注意，在Fluent要輸出如下7個(gè)參數(shù)，分別是總流量和每個(gè)通道內(nèi)的流量。

最終雙擊Workbench界面的Parameter Set就可以看到所有的輸入、輸出參數(shù)總表。在這個(gè)表里另外再增加一個(gè)輸出參數(shù)P21，定義為

，代表各個(gè)通道流量偏離平均流量的程度。若要實(shí)現(xiàn)流量均勻性，則該變量的值要盡可能小。

計(jì)算結(jié)果顯示，由于初始設(shè)計(jì)的各個(gè)導(dǎo)流板長(zhǎng)度相等，流量在各個(gè)流道的分配很不均勻，P21達(dá)到0.891 kg2/s2。

04優(yōu)化

4.1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)（DOE）

進(jìn)入優(yōu)化模塊，首先要設(shè)計(jì)試驗(yàn)，根據(jù)輸入?yún)?shù)的數(shù)據(jù)采集設(shè)計(jì)參數(shù)樣本計(jì)算每個(gè)樣本的響應(yīng)結(jié)果。試驗(yàn)設(shè)計(jì)方法有中心符合設(shè)計(jì)法、優(yōu)化空間填充設(shè)計(jì)法、用戶自定義設(shè)計(jì)等。本次選用Optimal Space-Filling Design方法，采樣點(diǎn)的布置更均勻。DX自動(dòng)根據(jù)參數(shù)數(shù)量設(shè)計(jì)樣本點(diǎn)，本次共148個(gè)樣本點(diǎn)。點(diǎn)擊Workbench的按鈕，依次計(jì)算這些樣本點(diǎn)。此處根據(jù)模型復(fù)雜程度、并行數(shù)量和計(jì)算機(jī)配置，計(jì)算時(shí)間可能會(huì)持續(xù)幾個(gè)小時(shí)以上。最終會(huì)得到這148個(gè)樣本點(diǎn)的各流道流量及P21這個(gè)值。為下一步得到響應(yīng)面提供分析數(shù)據(jù)。

4.2 響應(yīng)面擬合（Response Surface）

響應(yīng)面擬合采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法（Neural Network），適合用于高度非線性的響應(yīng)、輸入?yún)?shù)和設(shè)計(jì)點(diǎn)多的情況。經(jīng)過短時(shí)間的擬合計(jì)算，即可得到各個(gè)輸入?yún)?shù)對(duì)輸出參數(shù)的響應(yīng)面（2D和3D圖像表示）、靈敏度圖（各個(gè)輸入?yún)?shù)對(duì)每一個(gè)輸出參數(shù)的相對(duì)影響程度）和蛛狀圖（所有輸出參數(shù)在輸入?yún)?shù)在當(dāng)前值的響應(yīng)）。

4.3 優(yōu)化（Optimization）

進(jìn)入優(yōu)化階段，DX提供了六種優(yōu)化方法，本次采用多目標(biāo)遺傳算法（MOGA）。演示流程，為了簡(jiǎn)化目的，本次僅設(shè)置目標(biāo)為P21這個(gè)參數(shù)值最小。如果有壓降要求，則需要在Fluent設(shè)置時(shí)添加進(jìn)出口壓降的輸出參數(shù)，然后在下圖界面里添加這個(gè)目標(biāo)并設(shè)置其約束。完成目標(biāo)和約束的設(shè)置，點(diǎn)擊

，經(jīng)過一段時(shí)間（數(shù)分鐘）自動(dòng)尋優(yōu)，DX根據(jù)響應(yīng)面結(jié)果返回三個(gè)候選方案。這三個(gè)方案的準(zhǔn)確結(jié)果還需要代回Fluent里詳細(xì)計(jì)算，這一過程稱為驗(yàn)證（Verified）。可以在設(shè)置優(yōu)化方法是勾選上“Verify Candidate Points”或者后續(xù)手動(dòng)操作。

完成這一步，整個(gè)優(yōu)化過程基本上就完成了。接下來只需要把最佳方案作為設(shè)計(jì)點(diǎn)插入Parameter Set表中（如下圖）即可。

優(yōu)化過后的導(dǎo)流板到邊距離及速度分布云圖如下圖，與初始設(shè)計(jì)相比，各個(gè)流道的流量均勻性已經(jīng)大為改善，代表均勻性偏差的P21這個(gè)參數(shù)從0.891降到0.077。

改進(jìn)設(shè)計(jì)

初始設(shè)計(jì)

優(yōu)化前后結(jié)果統(tǒng)計(jì)對(duì)比

上面即是利用ANSYS DesignXplorer對(duì)冷板結(jié)構(gòu)進(jìn)行參數(shù)化的全流程，通過DX自動(dòng)尋優(yōu)為我們找到了更優(yōu)選的方案。

本文演示的是動(dòng)力電池水冷板結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，其實(shí)這一過程也可以用在燃料電池流道均勻性優(yōu)化等其他涉及幾何結(jié)構(gòu)和工藝參數(shù)優(yōu)化的場(chǎng)景。不同于傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)存在一定盲目性，利用軟件進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)既可以彌補(bǔ)經(jīng)驗(yàn)的欠缺，也使我們的設(shè)計(jì)更有說服力和效率。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的参数 相等_ANSYS DesignXplorer 参数化优化在水冷板流道设计中的应用的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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