Wie sich Akkuzellen mit CAE schneller optimieren lassen

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Höhere Energiedichte als erstes Optimierungsziel

Ist die Referenzzelle fertig, kann die Optimierung starten. Da das Ziel ist, die Energiedichte (Wh/kg) zu optimieren, liegen die Schwerpunkte auf der Verringerung des Gewichts und einer Erhöhung der Länge der Folien, um mehr aktives Material und damit mehr Energie in die Zelle zu bringen. Die folgenden Designvariablen wurden für die Studie gewählt:

• Positive Elektrode: Länge, Anzahl der Tabs und Stromkollektordicke,

• negative Elektrode: Länge, Anzahl der Tabs und Stromkollektordicke,

• positive Tabs: Breite,

• negative Tabs: Breite.

Jede dieser Designvariablen verändert sich innerhalb vorgegebener Grenzen, damit sie sowohl physikalisch und in der Fertigung Sinn machen. Die Lösungsraumstudie analysiert 100 Designs. Die Ergebnisse zeigen einen signifikanten Anstieg der Energiedichte von etwa 60% im Vergleich zum Referenzfall (Bild 5).

HEEDS erzeugt nützliche Visualisierungen der verschiedenen Parameteränderungen, mit denen sich Trends und Kombinationen hervorheben lassen, die optimale Resultate erzielen. Ein Beispiel ist der sogenannte „Parallel-Plot“ in Bild 6. Die grüne Kurve zeigt die Designs mit der höchsten Energiedichte.

Die besten Ergebnisse werden mit geringer Stromkollektordicke (Neg_CC_T, Pos_CC_T) und hoher Tabanzahl (Pos_Tab_Num, Neg_Tab_Num) erreicht. Die gelbe Kurve zeigt die Kombination für das beste Design und es wird gleichzeitig anschaulich, dass die Energiedichte weit höher als beim grau dargestellten Referenzdesign ist.

Allerdings zeigt sich, dass das beste Design höhere Materialkosten als das Referenzdesign hat. Es wäre natürlich ideal, das „beste beider Welten“ zu erreichen, indem man die Energie erhöht und gleichzeitig die Materialkosten der Zelle reduziert. Das ist das Ziel der zweiten Studie.

Optimierung von Material­kosten und Energiedichte

Bei der zweiten Studie werden neben den Eingangsgrößen der ersten Studie die Materialkosten berücksichtigt – das lässt sich in BDS abbilden. Die Lösungsraumstudie wird zu einer mehrdimensionalen Studie, in der die Energiedichte maximiert und gleichzeitig die Kosten minimiert werden. Das Ergebnis wird nicht ein einzelnes, sondern eine ganze Reihe von Designs sein.

Diese werden eine Paretofront bilden, die die Verhältnismäßigkeit der optimalen Designs zwischen Energiedichte und Kosten anzeigt. Aus dieser Paretofront wurden zwei von insgesamt neun Designs ausgewählt, die beiden Kriterien entsprechen, wie die Tabelle zeigt. Designs 85 und 119 zeigen beide, verglichen mit dem Referenzdesign, Verbesserungen in der Energiedichte.

Design 85 ist am nächsten am besten Ergebnis der ersten Studie, gemessen an der Energiedichte, hat aber gleichzeitig um 0,09 US-$ geringere Materialkosten. Dies mag gering wirken, aber bei den hunderten oder tausenden von Millionen Zellen, die produziert werden, hat das gewaltige Auswirkungen. Wenn man auf noch höhere Kostenreduzierungen abzielt, ist Design 119 mit einer Verringerung um 0,17 US-$ eine gute Wahl, die immer noch 31% Erhöhung in der Energiedichte erreicht.

Verknüpfte CAE-Simulationen als mächtiges Werkzeug

Verbesserungen in der Modellierung des Verhaltens von Li-Ion-Zellen lassen verknüpfte CAE-Simulationen zu einem mächtigen Konstruktionswerkzeug werden. Die enge Kopplung der elektrochemischen und thermischen Vorgänge liefert eine hohe Genauigkeit bei der Simulation dieser komplexen Systeme. Die Möglichkeit, das Simulationssetup und die Berechnungen zu automatisieren, ergibt eine signifikante Steigerung der Produktivität; die gesamte Batteriezellenstudie wurde an einem einzigen Tag durchgeführt.

Die Designoptimierung mit BDS und HEEDS ergibt eine optimierte Zellenleistung durch die Verbindung der Zielanalysen sowohl der physikalischen als auch der Kostenperformance. Bisher war es sehr zeitaufwendig, diese voneinander abhängigen Parameter manuell zu optimieren, nun lassen sich bessere Ergebnisse schneller erreichen. Dies zeigt, dass CAE ein leistungsstarkes Werkzeug ist, um Zellen und Batteriepacks zu entwickeln – und das nicht nur aufgrund der engen Kopplung der elektrochemischen und thermischen Verhältnisse in diesen komplexen Systemen, sondern auch, weil sich Designoptimierungsstudien nutzen lassen, um den Lösungsraum schnell zu analysieren.

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* Gaetan Damblanc ist Battery Solutions Manager bei Siemens PLM Software.

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