热管理，才是电动车研发创新的“C位”

GKN Automotive的eMotor混合冷却原型系统可通过三种不同配置（多歧管滴流冷却、轴溅冷却和轴离心冷却）提供有效的直接冷却，以提升电机效率。(GKN)

冷却策略正在不断发展，以满足不断改进的未来电动车的需求。

任何提升电动车续航里程和性能的技术创新，其核心都是对更高效率的追求。如今的电动传动系能够将85%以上的电池电能转化为机械能，相比之下，内燃机仅能将不到40%的燃料化学能转化为机械能。

效率提高的一个显著结果就是电机性能的大幅提升，如今的电机转速最高可达25,000 rpm，而十年前通常为15,000 rpm。究竟是什么推动了效率的提升？和任何复杂系统一样，这是多种变量共同作用的结果，例如绕组配置的优化、磁体布局和材料的改进，以及组件集成方式的改善。然而，其中最主要的原因之一是热管理技术的提升。

追求效率是电驱动技术创新的主要动力，以提高电动车的续航里程和性能。（GKN）

1、为什么热管理很重要？

简而言之，温度代表了物质中粒子的平均动能——即粒子的运动速度。对于电线等电气元件，这意味着它们的离子在温度升高时会产生更多振动，进而更有可能与构成电流的自由电子碰撞。其结果就是，电阻会随着温度升高而增加，导致电机效率下降。

尽管电机的运动部件比传统内燃机少，但其运行过程中仍会产生大量热量。这是由固有电阻、涡流，以及机械热等多种因素造成的。再加上电阻增加会导致输出更多热量，从而使电机可能陷入效率下降的反馈循环。

在最基本的层面上，闭环系统中由于热耗散导致的能量损失都属于浪费，这些能量本可以用来提升电动车的续航里程。因此，改进热管理是提高电机效率的重要手段之一。

为了维持电机效率并延长电机寿命，工程师通常会将其工作温度维持在365℉（180℃）以下，而这主要通过间接或直接冷却来实现的。

2、间接冷却

间接冷却是指冷却液不直接接触电机或热源，而是在一个独立的闭环系统中通过换热器循环冷却液的方法。这类似于传统内燃机汽车的冷却系统，即冷却液从缸体和缸盖周围的水套循环到散热器，后者再将热量发散到空气中。

对电动车而言，间接冷却直到最近都是主流的冷却技术，借鉴了汽车工程师在传统内燃机冷却系统方面多年积累的丰富经验。一套典型的电动车间接冷却系统通常会包含一个嵌入电机定子中的水套。该水套充满水-乙二醇冷却液，对定子中的铜线圈提供恒定的被动冷却，以防止其过热。

水套冷却系统简单、可靠且成本效益高，但其被动特性意味着在温度骤升时无法增加冷却强度。更糟糕的是，水套对电机转子和其他活动部件的冷却效果较差，因为它只能围绕定子进行冷却。

因此，近年来，针对电动车，特别是针对高性能传动系的直接冷却技术得到了更多关注。

3、直接冷却

与间接冷却不同的是，直接冷却系统中的冷却液与电机和相关热源直接接触。由于水是导体，因此通常使用油基冷却液与电机的绕组、定子和转子直接接触。

直接冷却的主要优点在于它能够提供间接冷却（水套冷却）无法实现的效果。直接冷却液可以喷入电机内部，对转子以及定子内表面提供冷却。冷却液的流量还可以灵活增减，从而在温度激增时（例如当电机需要额外做功来帮助电动车爬坡时）稳定电机的温度。

目前业界正在开发、应用多种直接冷却的方法。其中一种是多歧管滴流冷却法，该方法可以精确均匀地将冷却液喷洒到电机的绕组头部。比起将转子浸泡在冷却液中，多歧管滴流冷却法旨在使用最少的冷却液，从而减少对转子的阻力。这种方法的缺点是需要使用高压油泵将冷却液正确喷洒到绕组头部。

另一种方法是轴离心冷却。这种方法将冷却液喷雾置入转子轴中，当转子旋转并工作时，便会将冷却液喷洒到绕组头部。一旦转子达到正常转速，冷却液便能够均匀覆盖绕组头部并提供出色的冷却效果。然而，轴离心冷却会对电机产生一定的阻力，并且在电机低速运转时无法产生均匀的冷却效果。

鉴于直接冷却能够用间接冷却难以实现的方式冷却电机内部，该方法正在迅猛发展。某种程度上，这一转变反映了电动车技术的整体成熟：从借鉴内燃机的系统，发展成为专为电动车独特需求和架构打造的冷却法。

尽管电动车的间接冷却依然具有发展前景，但直接冷却的崛起以及油泵等组件的持续小型化和集成化，使后者的吸引力与日俱增。直接冷却使许多制造商得以摒弃水套冷却系统，从而打造更轻盈、性能更高且更经济的传动系统。

4、建模与数字化

随着冷却方法的快速革新，电动车热管理领域涌现出了一个重要趋势，即使用技术来设计热效率更高的车辆架构。同时，人工智能和数字技术极大地丰富了工程手段，加快了系统测试和开发的速度。

对结构、热和流体性能进行计算建模的最佳方法之一是使用有限元法（FEM）工具。在人工智能革命的推动下，计算资源变得越来越便宜高效。如今的工程师可以更方便地优化电动车组件的布局和配置，以提供最佳的热性能。

人工智能还可以进一步普及并加速开发和测试过程。相较于根据客户需求手动分析各选项，人工智能可以在几分钟甚至几秒钟内可靠地帮助客户选择最适合其需求的电机和驱动系统。人工智能还可以帮助设计师、工程师和客户快速建模，以了解哪种冷却方法最适合其需求，并权衡各种直接和间接冷却技术的利弊。

Andreas Mair，GKN Automotive的机械工程总监。