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清华周青教授团队-MIT最新合作电池精细化力学模型
2019-06-26 00:19:03· 来源：汽车安全与轻量化 作者：朱俊儿，李威
最近，清华大学周青教授团队与美国麻省理工学院Wierzbicki教授团队合作，针对锂离子电池开发了一款精细化力学模型。该模型可以准确预测电池单体在外界机械载荷下
最近，清华大学周青教授团队与美国麻省理工学院Wierzbicki教授团队合作，针对锂离子电池开发了一款精细化力学模型。该模型可以准确预测电池单体在外界机械载荷下变形过程中的力-位移响应、峰值力、断裂位移，短路时刻，以及断裂模式。这项工作近日被发表在力学领域顶级期刊《国际塑性力学学报》(International Journal of Plasticity)上。文章的通讯作者为清华大学夏勇副研究员(xiayong@tsinghua.edu.cn)和麻省理工学院朱俊儿博士(zhujuner@mit.edu)，由朱俊儿博士和周青教授团队李威博士担任共同一作。
汽车的电动化已经成为目前世界工业界最令人注目的重要趋势之一，其基础是高速发展的锂离子电池技术。但随之而来的是严重的电池安全问题，读者们可以从近来频繁被报道的特斯拉和蔚来电动车着火事故中窥见一斑。据Wikipedia的不完全统计[1]，目前被媒体报道过的电动车起火事故，近一半是由外界机械载荷直接引起。例如2014年发生在西雅图和2018年发生在新泽西的两起特斯拉汽车起火事故，均是由于高速公路上残骸物体与车辆发生碰撞入侵电池模块造成。如何对这一类电池机械变形工况进行准确表征一直是学界和工业界亟需共同解决的问题。
解决该问题最大的难度在于目前商业化锂离子电池的独特结构：一种多孔颗粒介质涂层和金属箔交替堆叠的多层结构。在该结构的一个最小代表单元中，就有多达五种材料：阴极涂层，阴极集流体（铝箔），阳极涂层，阳极集流体（铜箔），以及介于其间的塑料隔膜。这种独特的结构兼具多孔颗粒介质的可压缩性和复杂的屈服与塑性流动，金属材料的延展性和韧性断裂特征，以及由多层结构带来的各向异性。
图1 电池内部最小代表单元
表1 电池内部组分材料、厚度以及力学表征模型
目前对电池结构进行建模的策略可分为三种：忽略组份材料差异性的“均质化模型”，针对一个最小重复单元的“代表体积单元模型”，以及将所有材料和界面都准确表征的“精细化模型”。其中，精细化模型所需的材料测试与标定工作量最多，建立模型的成本和难度也最大。正因如此，尽管国内外研究团队甚多，但精度令工业界接受的精细化模型仍然处于空缺状态。
麻省理工学院的Wierzbicki教授团队和清华大学周青教授团队在电池力学建模方面的研究已有九年历史。这期间，双方合作在电池组分材料的塑性力学模型以及组分间的界面强度进行了大量的细致工作，对上述的五种材料一一进行了详细的测试和表征。本次发表在《国际塑性力学学报》上的工作正是在这九年研究成果的基础上进行的。最终使这一精细化模型得以实现的是麻省理工学院团队近期完成的对电极涂层多孔颗粒介质的力学表征，包括如图2 所示的三类实验。有兴趣的读者在阅读本文的同时可以参考该团队去年发表于Journal of the Electrochemical Society的另一篇文章[2]。
图2 用于标定涂层材料力学本构模型的三类实验
基于组分材料方面的大量细致的工作，清华-MIT团队在Abaqus中建立了精细化的有限元模型，如图3 所示。该模型共有20层阴极/隔膜/阳极/隔膜的最小重复单元，最小网格尺寸为0.1毫米，总单元数量为21000个。
图3 软包电池精细力学模型
模型可以非常准确地预测电池单体在局部压缩工况下的力学响应。图4 展示了两种不同压缩工况：半圆球入侵和圆柱体入侵。模型均可以提供非常准确的力-位移响应预测。这一结果也直接验证了组分尺度材料表征的准确性。
图4 力-位移曲线的模型预测和试验数据对比：（a）半圆球入侵，（b）圆柱体入侵
另一方面，模型也可以准确预测变形中的应变集中现象（图5）。研究团队认为这是一种在颗粒涂层介质中触发并向整个电池多层结构传播的特别现象。对各组分材料引入各自的断裂准则之后，该精细化模型具备了表征剪切断裂的能力。
图5 挤压工况下的应变集中现象
图6 展示了模型对圆柱体入侵工况的模拟结果，几乎完美地重现了实验后电池的CT扫描结果！
图6 圆柱体入侵下断裂形貌的仿真模拟和试验CT扫描结果对比
综合以上结果，这一精细化电池力学模型可以准确预测电池单体在外界机械载荷下变形过程中的力-位移响应（包括峰值力、断裂位移）、短路时刻，以及断裂模式。文中，作者们利用这一模型对电池的变形机理进行了详细的分析和阐述，在此不再一一列举。
事实上，该模型的精度已受到多家汽车和电池企业的认可，并得到了其资助。在文章的末尾，作者们致谢了奔驰汽车、捷豹路虎、福特汽车、奥地利李斯特内燃机及测试设备公司、日本村田制造所、标致雪铁龙等企业。同时，清华团队的研究受到了中国自然科学基金的支持。
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