结合相变材料、热管与液体回路的锂离子电池冷却系统设计：采用海洋掠食者算法增强的人工神经网络与多元宇宙优化

让汽车电池保持冷却与安全

锂离子电池为从智能手机到电动汽车的一切提供动力，但它们不喜欢过热。当电池包温度分布不均时，会加速容量衰减、浪费能量，在极端情况下甚至发生危险性故障。本文探讨了一种智能冷却方案，通过结合多种散热方法并用人工智能对设计进行微调，以实现更安全、更长寿命且更高效的电动汽车。

一种全新的冷却夹层结构

研究聚焦于包裹圆柱形锂离子电芯模块的“混合”冷却系统。与单靠空气冷却不同，电池被嵌入由三种协同工作的层组成的夹层中：通过熔化吸热的相变材料（PCM）、快速传导热量的小型热管阵列，以及将热量带走的液冷板。这些层共同承担两重任务：平抑相邻电芯之间的局部高温并将总体温度控制在安全限度内，同时尽可能保持每公斤的可用能量。

在空间、形状与储能之间权衡

由于电池必须适应汽车与公交车中的狭窄空间，作者对几何参数给予高度关注：电芯在两个方向上的间距，以及热管阵列的厚度与高度。基于先前实验工作的详细计算机模拟，他们分析了这些尺寸如何影响三个结果：包内温度不均匀度、最热电芯的峰值温度以及模块的单位质量能量存储量。结果显示出明显的权衡关系。更大的间距以及更厚更高的热管层有助于扩散与去除热量，降低局部高温与温差。但这些设计选择也会增加体积与重量，从而降低电池包的能量密度。

教算法来设计冷却系统

为了高效探索所有这些设计选择，研究人员构建了作为昂贵模拟的快速“替代”模型的机器学习模型。他们训练神经网络以根据几何输入预测温差、峰值温度和能量密度。两种受自然启发的搜索方法——遗传算法和海洋掠食者算法——被用来调优这些网络的内部参数，使其预测与参考数据高度一致。训练完成后，这些模型达到很高的精度，使团队能够在不重复完整物理模拟的情况下，快速估计数百万种设计变体的表现。

寻找最佳权衡，而不是唯一最优解

研究不是寻找单一完美布局，而是采用多目标优化方法产生一条“帕累托前沿”，呈现出同样有效的多种折衷方案。在这条前沿上，改善一个目标——例如在相同质量下提高瓦时数——不可避免地会损害另一个目标，比如提高最热电芯的温度。分析显示，非常厚且高的热管结构可以将温差控制在约2 °C左右，最大温度约为38–39 °C，但会将能量密度降至约140 Wh/kg。更薄的设计则将能量密度推高至接近157 Wh/kg，接近整车厂的目标，但会允许更大的温度波动和更高的峰值。中等方案则居于两者之间，既提供合理的安全裕度，又保持体面的存储能力。

从曲线图到现实选择

工程师仍需为实际电池包选定单一设计。为弥补这一最终差距，作者采用了一种决策方法，根据不同优先级（例如最大化安全、最大化容量或取得平衡折中）对众多帕累托最优方案进行排序。通过调整这些权重，他们为诸如安全关键型电动车、能量密集型便携系统或平衡型电网储能模块等场景确定了具体的几何配置。简而言之，本文展示了如何将巧妙的冷却硬件与先进算法结合，把一团权衡问题变为清晰的设计指引，帮助设计师构建在日常使用中更冷、更安全、更高效的电池包。

引用: Ali, N.B., Louhichi, B., Hassan, W.H. et al. Design of a Li-ion battery cooling system incorporating PCM, heat pipes, and liquid circuits using marine predator algorithm-enhanced ANN and multi-verse optimization. Sci Rep 16, 11796 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-41155-5

关键词: 锂离子电池冷却, 电池热管理, 电动汽车, 相变材料, 机器学习优化