北京
电动卡车要跑长途，电池寿命却常常撑不住。这是不少物流车队在电动化时遇到的现实问题：电池包在反复充放电中性能衰减，直接决定了车辆能不能胜任高速公路上的长距离运输。
为了攻克电池寿命这道坎，一个由高校和产业伙伴组成的联合体，把多尺度仿真和一个定制仿真App引入了电池制造流程。参与这个项目的机构包括 Aurobay、Resolvent、欧盟委员会、丹麦技术大学（DTU）、Vinnova（瑞典创新系统机构）、丹麦创新基金，以及沃尔沃集团卡车运营部门。
其中，这个仿真App由总部位于丹麦的工程咨询公司 Resolvent 打造，这家公司专攻绿色能源。App的作用是让沃尔沃的研发部门能够方便地测试电池的寿命表现。
一个叫 LaserBATMAN 的项目
这个项目的全称是“面向最优电池包制造的激光焊接多尺度仿真”，简称 LaserBATMAN，2022年5月启动，2025年5月结束。名字里的 BATMAN 指的是电池制造，不是那位戴面具的超级英雄，但项目目标同样不小。
LaserBATMAN 要优化电池包的两个关键指标：稳健性和寿命。在电池制造过程中，有一个环节会同时影响这两项指标，那就是部件连接工艺中用到的激光焊接——比如通过母排把电池包里的电芯连接起来。焊得好，能正面影响电池寿命；焊得不好，则会增加电池衰减的风险。计算建模可以用来分析和预测制造流程不同阶段中焊接与连接工艺带来的影响。
Resolvent 前首席商务官兼合伙人 Martin Refslund Nielsen 解释说，对于这类多物理场、多尺度问题，“COMSOL Multiphysics 正是合适的工具。”
从电芯到电池包，再到一个设计工具
Resolvent 团队用 COMSOL Multiphysics 软件研究激光焊接如何影响电芯的电化学性能和衰减。至少，项目一开始是这么起步的。
“野心变大了，”Nielsen 说。团队最终把整个电池的性能都建了模，从电芯层级一直做到电池包层级，甚至“最后把它变成了一个设计工具”——也就是那个App。
团队先通过输入相关化学反应动力学的公式，建立了电芯的电化学模型。由此得到的电芯层级模型被喂入输入数据，输出数据则用来训练一个深度神经网络（DNN）。有了这个降阶模型，团队就能快速掌握电芯的行为。
在训练完电池模型的深度神经网络之后，团队搭建了一个定制仿真App，用来高效优化电池包配置中的母排极耳。
Nielsen 介绍，这个仿真App的功能包括：输入电池包几何尺寸、电芯数量，以及环境温度、充放电电流曲线等运行条件。App还能施加简单的充电电流，或者加载自定义的循环工况。用户随后可以看到电池在每一组特定输入下的表现。
App里另一个重要功能是“母排焊接设计工具”按钮，Nielsen 把它称为“工具中的工具”。点击这个按钮，可以高效计算母排焊接在经过若干次循环后的性能。点击后会弹出一个窗口，里面可以设置不同参数，包括焊缝形状、母排厚度和激光熔深。
“从稳健设计的角度看，这个按钮很有意思，”Nielsen 说。用户可以对输入参数施加变量，看看如果焊缝没有足够深入母排，生产中会发生什么。
“我们在这里确实获得了深入的技术洞察，可以把设计尺寸定在最佳点上。深入的技术洞察也是优化产品性能的关键，”Nielsen 说。举例来说，如果结果显示需要更好的冷却，团队有可能把设计减少两个电芯，同时保持同样的性能，从而轻松量化冷却与配置之间的取舍。
App的用户界面里还有一个“计算电池”按钮，可以用来查看给定状态下的焊缝温度、荷电状态，以及固体电解质界面（SEI）膜厚度。这些结果能帮助工程团队进一步判断设计中是否还有优化空间。比如，用户可以在App里施加冷却气流，看看会出现湍流还是滞留空气。
据 Nielsen 解释，仿真App能带来更一致的分析和报告，而定制App的直观性让知识分享变得更容易。“我们处在一个更好的位置，可以优化性能、提升稳健性，”Nielsen 说。
这套由 LaserBATMAN 联合体开发的定制仿真App，可以帮助产出更稳健的电池设计，让续航能够支撑更长距离的高速公路行驶、减少故障，同时推动绿色能源的使用。
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