基于湍流拓扑优化的电池热管理系统冷板设计与实验研究

针对大容量电池组在高倍率充放电时散热需求高、温度分布不均的难题，研究人员采用k-ε湍流模型与多目标拓扑优化方法，设计出湍流拓扑优化冷板（TTCP）。实验表明，TTCP在7.5 L/min流量下压降降低50%以上，性能评价指标（PEC）较传统蛇形/矩形冷板提升56%-66%，为高功率电池热管理提供了创新解决方案。

　　

随着电动汽车的快速发展，锂离子电池(LIB)因其高能量密度成为主流选择，但温度对电池性能的影响始终是制约其安全使用的关键因素。研究表明，LIB最佳工作温度需维持在25-40°C之间，过高或过低的温度都会导致性能衰减甚至热失控风险。尽管现有液冷电池热管理系统(BTMS)通过冷板设计提升散热效率，但传统蛇形或矩形通道冷板在应对大容量电池组高倍率充放电时，仍面临散热不足、温度分布不均和泵功消耗大的三重挑战。更棘手的是，多数拓扑优化研究局限于层流假设和单体电池设计，难以满足实际应用需求。

针对这一技术瓶颈，中国的研究团队在《Journal of Energy Storage》发表了一项突破性研究。他们创新性地将湍流模型引入拓扑优化设计，开发出具有复杂流道结构的湍流拓扑优化冷板(TTCP)，并通过实验平台验证了其卓越性能。研究采用k-ε湍流模型模拟高速流体行为，结合共轭传热分析建立多目标优化函数，同时最小化压降和平均温度。通过计算机数控(CNC)加工制造三种冷板（TTCP、蛇形SCP、矩形RCP），搭建包含电池充放电系统和冷却液循环系统的实验平台进行对比测试。

关键技术方法
研究团队采用四大核心技术：(1)基于k-ε湍流模型和共轭传热的拓扑优化算法；(2)多目标优化函数同步优化压降与温度场；(3)CNC精密加工实现复杂流道制造；(4)搭建包含4个并联软包电池模块的实验测试系统，在1.5-7.5 L/min流量范围内评估性能。

拓扑优化设计模型和结果
通过2D模型优化获得的TTCP流道呈现分形树枝状结构，这种设计在3D重构后形成多级分支通道，有效增加湍流扰动。数值模拟显示，TTCP在7.5 L/min（雷诺数2738）时压降比SCP降低50%，温度均匀性提升40%。

液压性能
实验数据证实TTCP具有最低流阻，在7.5 L/min时压降仅1738 Pa，较SCP（3474 Pa）和RCP（2058 Pa）分别降低50.1%和15.5%。这归因于拓扑优化减少了流动分离和涡流产生。

散热性能
在高倍率放电测试中，TTCP将电池组最高温度控制在45.2°C，较SCP和RCP降低3.8°C和2.3°C。其温度标准差仅为1.2°C，比传统设计改善35%以上。

性能评价指标(PEC)
综合热工水力性能的PEC值显示，TTCP在7.5 L/min时达到2.31，分别比SCP（1.39）和RCP（1.48）提高66%和56%，证明其能效优势。

结论与意义
该研究首次将湍流拓扑优化成功应用于电池组冷板设计，突破传统层流假设的局限。TTCP通过智能算法生成的仿生流道结构，在高速流态下实现"低流阻-高散热-均温性"的协同优化。实验验证其PEC值提升超50%，为大容量电池组高功率运行提供关键技术支撑。这项成果不仅为BTMS设计提供新范式，其"模拟-优化-制造-验证"的研究框架也可推广至其他高热流密度设备的散热设计。值得注意的是，TTCP的铝合金材质与CNC加工工艺确保其与传统制造工艺兼容，具有产业化应用潜力。未来研究可进一步探索拓扑优化冷板在极端工况下的长期可靠性及其与相变材料的复合应用。