XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电池组
使用被动小区平衡的电池组的系统建模和仿真分析
摘要：本文介绍了使用被动细胞平衡技术对锂电池组的系统建模和模拟。在MATLAB/SIMULINK环境中对57.6 V，27 AH的电池组进行了建模和模拟。每当串联连接细胞模块的电荷状态（SOC）的差异超过SOC的0.1％的阈值时，平衡算法就会触发。平衡算法还提供了分流电阻值的最佳值，该值是根据为平衡细胞和最小功率消耗所花费的时间选择的。获得了平衡时间和功耗与电阻值的图。将4Ω的分流电阻作为一组电阻的最佳值，因为其平衡时间为9636.9s，功率损耗为26.2462W是令人满意的。使用恒定充电恒电压（CC-CV）方法在充电阶段分析了电池组的性能，并在20A的恒定电流下放电。
影响BEV汽车电池组的振动负载测试水平
摘要：电池电动汽车（BEV）的车辆市场份额越来越大。为了确保在板座牵引力电池下大部分大部分大部分的安全操作，必须在现实条件下预先开发和测试。当前标准通常不能为环境和终生测试提供足够的现实要求，因为这些要求主要基于具有内燃机（ICE）的汽车测量的数据。在这项工作之前，对两辆电池供电的电动汽车和一辆电池供电的商用迷你卡车进行了振动测量，对各种路面和其他影响。测量数据经过统计评估，因此可以对在电池组壳体测得的振动以及影响参数的散布的各种参数的影响。通过基于现有的测量数据创建负载功能，可以质疑当前标准，并在开发振动过程中获得的新见解，用于对BEV进行现实测试的现实测试。
增强电动汽车电池组的拆卸实践：叙事综合评论
摘要：在当前的社会挑战（例如气候中立，行业数字化和循环经济）的背景下，本文探讨了改善电动汽车（EV）电池组的回收实践的重要性，并特别关注锂离子电池（LIBS）。为了实现这一目标，本文考虑了过去10年的系统审查（使用Google Scholar，Scopus和Web of Science作为搜索引擎），以检查现有的回收方法，机器人/协作式拆卸细胞以及相关的控制技术。目的是提供全面而详细的审查，可以作为工业领域未来研究的宝贵资源。通过分析领域的当前状态，本综述确定了新兴的需求和挑战，这些需求和挑战是成功实施自动机器人拆卸细胞，以用于终止寿命（EOL）电子产品，例如EV LIBS。本文提出的发现增强了我们对回收实践的理解，并为这一重要领域的更精确的研究方向奠定了基础。
含圆柱形组件的锂离子电池组的电气和热模型
I. 引言 全球对清洁和可再生能源的需求能够最好地应对日益增长的燃料消耗问题，这促进了储能系统的使用。文献中介绍了具有不同特性和容量的不同类别的电池 [1]–[3]。锂离子电池的高能量密度和重量轻使其成为储能市场的主导者，尤其是在汽车应用方面 [4]。锂离子电池的安全运行需要管理其在充电和放电过程中的温度变化。高温会损坏储能系统甚至引起爆炸，而低温会对电池造成不可逆转的损坏 [5]。因此，为确保锂离子电池的正常运行，应将温度保持在 15°C 至 35°C 的最佳范围 [6]。能够散发产生的热量的热管理系统对锂离子电池至关重要。适当的冷却方法有助于管理电池的热行为，提高安全性和使用寿命。它确保电池组内部温度分布均匀，避免局部性能下降，并散发产生的热量，以保持电池组内部温度处于最佳范围 [7]。适当的冷却方法可以提高安全性并延长电池寿命。
AI辅助重新配置电池组，用于延长驱动运行时
电荷状态（SOC）细胞平衡是电池管理系统（BMS）最重要的作用之一。电池组的性能和寿命可以通过SOC中存在不平衡而显着降低和降低。最近，我们已经表明，基于可控开关网络的机器学习驱动的电池组重新配置技术，可以定期更改电池组拓扑，以有效地实现更好的单元SOC均衡。结果，通过更好平衡的电池组实现的驾驶运行时会增加。在本文中，我们以这些有希望的结果为基础，并研究用于预测重新配置期间最佳电池组拓扑的新型机器学习模型。此外，为了研究提出的电池重新配置技术的可伸缩性，我们对电池组进行了研究，其细胞数量是两倍。为了进行验证，我们开发了一个内部自定义电池组仿真工具，该工具集成了最先进的电池电池模型和扩展的Kalman滤波（EKF）算法，以进行SOC状态估计。使用几个电池放电工作负载的仿真结果表明，与以前的工作相比，机器学习算法可以实现更好的预测准确性，从而导致更好的电池平衡，从而使电池运行时长达22.4％。
实现锂离子电池组中的被动热失控传播阻力
TR 是电池系统最危险的安全隐患。TR 始于电池产生过多的热量，而这些热量无法充分消散，从而导致电极和电解质材料发生一系列放热反应。4 这些反应会产生气体，从而给电池加压。高温和高压共同作用，经常会导致电池外壳爆裂，5 导致热固体、熔融金属、蒸汽和剧毒气体剧烈喷出。6,7 此外，可燃喷出物（如 H 2 气体和蒸发的有机物）可能着火，从而加剧能量释放。8,9 电池化学成分、9 材料数量、充电状态 (SOC) 10 和老化历史 11 在很大程度上决定了 TR 期间释放的能量和材料。因此，虽然更高容量的化学成分和更高的电池电压会增加电池组的能量密度，但它们也会降低 TR 起始温度，从而增加能量释放。 6,8,9,12 挤压、穿透和外部短路都可能引发 TR，13-17 通常会导致多个电池同时进入 TR。此类事件非常复杂，难以缓解，通常需要有关电池环境的信息（例如，电池在电动汽车内的位置）才能设计出足够的安全措施。另一方面，单电池 TR 可以在电池组级别进行管理。
应用不同配置进行钛酸锂电池组的热管理
摘要：本研究的主要目的是通过对钛酸锂离子电池内部产热的实验测量来说明钛酸锂离子电池组内的冷却机制。选择介电水/乙二醇（50/50）、空气和介电矿物油用于钛酸锂离子电池组的冷却。考虑了不同的流动配置来研究它们的热效应。在钛酸锂离子电池组中的锂离子电池单元中，采用了与时间相关的产热量，作为体积热源。假设电池组内的锂离子电池在所有模拟中具有相同的初始温度条件。通过 ANSYS 模拟锂离子电池组，以确定冷却系统和锂离子电池的温度梯度。模拟结果表明，流动布置和流体冷却剂类型会显著影响锂离子电池组的温度分布。
电动汽车的机器人技术电池组拆卸朝向可持续再制造
汽车行业参与了从标准吸热引擎到电气推进的大规模转变。选举车辆（EV）的核心元素是电池组。电池组生产未涉及制造标准和与安全有关的问题。在这种零散的情况下，循环中的电动汽车数量的增加呈指数增长，为管理电池组的寿命终止带来了新的挑战。本文分析了用于电动汽车电池组拆卸的机器人技术的使用，以提取保留其完整性的电池模块，以进一步重复使用或回收。分析强调，完全自动灾难仍然很困难，而人类机器人合作式拆卸可以保证高灵活性和生产力。该论文介绍了设计机器人单元格与操作员合作拆卸电池组的准则。WorkCell的设计评估了拆卸的技术要求，电池组周围区域的潜在爆炸气氛（ATEX）的分析以及ATEX区域中机器人工具的设计和优化。这项工作根据当前的国际标准提出了解决方案。
用于电动汽车电池组应用的阻燃 PP 复合材料的热熔
免责声明：SABIC、其子公司和关联公司（各称为“卖方”）的任何销售均完全按照卖方的标准销售条款（可应要求提供）进行，除非另有书面约定并由卖方代表签署。尽管本文所含信息是善意提供的，但卖方不作任何明示或暗示的保证，包括适销性和不侵犯知识产权，也不对这些产品在任何应用中的性能、适用性或针对预期用途或目的的适用性承担任何直接或间接的责任。每位客户必须通过适当的测试和分析来确定卖方材料是否适合客户的特定用途。卖方关于任何产品、服务或设计的可能用途的声明并非旨在或不应被解释为授予任何专利或其他知识产权下的许可。本文中的图片仅供说明之用，并不表示在所示特定应用中使用 SABIC 材料或产品。SABIC 和标有 ™ 的品牌是 SABIC 或其子公司或附属公司的商标，
MATLAB/SIMULINK中的系列和平行电池组模型的建模和模拟
锂离子电池最近由于其许多优势而成为车辆应用研究的重点。锂离子电池具有比其他二级电池更高的特异性能量，更好的能量密度和更低的自我放电速率，这使其适合电动汽车和混合动力汽车。尽管如此，担心安全性，成本，充电时间和回收利用已阻碍了锂离子电池的商业用法，以进行自动应用。开发有效的电池系统需要在模拟平台上进行精确的电池模型。在这项研究中，电池模型是用MATLAB/SIMULINK内置的。有两个变体可用：一个具有串联的平行电池布置和一个无配置的单个型号。提供并详细说明了所提出的模型的结构。基于测试结果，已验证了开发的电池模型。一个比较表明，创建的模型可以准确预测电流，电压和功率性能。该型号是为Eaton机电电池锂离子18650电池设计的，但据说与其他类型的电池一起使用。模拟考虑了电池的充电状态，电流，电压和电源要求。