【液冷】效率提升！助力电池热管理设计的新思路

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在新能源汽车快速发展的今天，电池热管理技术一直是制约电动汽车性能提升的关键瓶颈。

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背景

锂离子电池作为电动汽车的核心动力来源，其理想工作温度范围为20°C至40°C。然而在充放电过程中，电池会产生大量热量，温度过高会导致容量衰减、热失控甚至爆炸风险。

目前商业应用中普遍采用带有冷却通道的液冷板进行散热，但传统设计方法存在两大痛点：

① 计算复杂度高：每次优化设计都需要消耗大量时间和计算资源；

② 结构创新受限：传统方法难以生成超出经验范围的新型结构。

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研究方法

将迁移学习与Wasserstein生成对抗网络（WGAN-GP）相结合，开发出一套高效的设计方法：

① 小样本数据集构建：首先通过拓扑优化建立60个液冷板通道的小样本数据集；

② 数据增强：通过切割重组技术将样本扩充至3600个，为预训练提供充足数据；

③ 迁移学习应用：先在大规模增强数据集上预训练WGAN-GP模型，再将参数迁移至小样本正式训练。

这种"预训练-微调"的模式，有效解决了小样本条件下深度学习模型容易过拟合的问题。

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研究结果

经过三维电化学热流耦合模型验证，新方法生成的冷却通道结构展现出显著优势：

（1）降温效果：电池平均温度降低1.83°C，最高温度降低2.41°C；

（2）温度均匀性：温度标准差减少0.382°C，散热更均匀；

（3）能效提升：能量性能参数(EEP)提高7.91%；

（4）设计效率：训练和生成时间仅为传统方法的6.38%；

特别值得注意的是，采用迁移学习的WGAN-GP-transfer模型生成的结构多样性更好，性能明显优于未使用迁移学习的模型。

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可借鉴成果

采用迁移学习的WGAN-GP-transfer模型，不仅体现在性能提升上，更开创了电池热管理设计的新范式：

（1）设计理念革新：从经验驱动转向数据驱动，释放AI的创造力；

（2）开发效率跃升：将传统需要40分钟的设计过程缩短至1秒内完成；

（3）应用前景广阔：该方法可扩展至芯片散热等其他电子元件热管理领域。