基于数字孪生的动力电池制造工艺优化方法技术

发明专利技术提供了一种基于数字孪生的动力电池制造工艺优化方法，该方法将动力电池制造阶段关键材料参数、工艺参数和质检参数等上传存储到动力电池基因信息数据库，并在赛博物理空间建立动力电池数字孪生特征模型，使用过程中，动力电池数字孪生特征模型与动力电池物理实体连接，并对模型进行实时更新和迭代，将动力电池使用过程中的特征参数与动力电池制造过程中的基因信息进行比对，找出故障问题或失效原因，从而对动力电池制造工艺进行反馈优化。从而对动力电池制造工艺进行反馈优化。从而对动力电池制造工艺进行反馈优化。

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生的动力电池制造工艺优化方法


[0001]本专利技术属于动力电池设计与建模领域，具体涉及一种基于数字孪生的动力电池制造工艺优化方法。

技术介绍

[0002]目前新能源汽车技术的发展已进入大规模应用的关键时期，作为“三纵三横”研发布局中的关键节点，设计高强度、轻量化、高安全、低成本、长寿命的动力电池成为关键难题。伴随着电动汽车的使用，恶劣的路面条件、环境温度和负载的动态变化会导致电池系统性能非线性下降，进而导致漏液、绝缘损坏和部分短路等问题。若能明晰电池损耗的内部反应机理，及时监测故障特征和评估健康状态，这对于动力电池制造工艺的指导有着重要意义。
[0003]数字孪生技术是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖耦合的系统的数字映射系统。建立动力电池的数字孪生模型可以实现智能制造与高效管理。

技术实现思路

[0004]针对上述现有技本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的动力电池制造工艺优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1收集动力电池物理实体制造过程中的基因信息，并存入动力电池基因信息数据库中；S2在赛博物理空间构建动力电池数字孪生特征模型；S3采用数据交互系统连接动力电池物理实体和动力电池数字孪生特征模型，在动力电池的使用过程中，实时将使用信息传输至数据交互系统，并进行特征参数标定，然后将识别的特征参数传输至动力电池数字孪生特征模型，进行迭代更新，并存入动力电池基因信息数据库中；S4在动力电池基因信息数据库中，将动力电池使用过程中的特征参数与动力电池制造过程中的基因信息比对，并建立特征参数与动力电池性能的映射关系，找出动力电池故障的原因，从而对动力电池的制造工艺进行反馈指导和设计优化。2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的动力电池制造工艺优化方法，其特征在于，所述基因信息包括材料参数、工艺参数、品控参数和性能参数。3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的动力电池制造工艺优化方法，其特征在于，所述材料参数包括电解液浓度、材料密度和体积分数；所述工艺参数包括壳体尺寸、预紧力和涂胶量；所述品控参数包括模组压差、系统漏气量和绝缘阻值；所述性能参数包括出厂时间、储存温度和初始SOC。4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的动力电池制造工艺优化方法，其特征在于，所述动力电池基因信息数...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨世春，张正杰，舒唯，曹瑞，林家源，刘新华，徐斌，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：