/https%3A%2F%2Fs3.eu-central-1.amazonaws.com%2Fmedia.my.ua%2Ffeed%2F53%2F2b3276f52f4a1d88450ce06c1b420a92.png)
Немецкие ученые придумали, как изготавливать аккумуляторы для электрокаров быстрее и лучше
Вместо того, чтобы привычно рассматривать аккумулятор как отдельную часть рамы транспортного средства, немецкие исследователи применили новый подход. Они использовали конструкцию "модуль-шасси", в которой аккумулятор интегрирован в транспортную конструкцию.
На проведение испытаний у специалистов Рейнско-Вестфальского технического университета Ахена ушло более трех лет, пишет interestingengineering.com. Результатом стал исследовательский проект PEAk-Bat. Разработку структурных аккумуляторных систем электромобилей удалось ускорить за счет интеграции передовых инженерных решений. Тут очень пригодились искусственный интеллект и цифровое моделирование: такая усовершенствованная интеграция помогает значительно сократить циклы разработки, снизить затраты и повысить плотность энергии аккумуляторов.
Новый подход к батареям электромобилей
Вместо того, чтобы привычно рассматривать аккумулятор как отдельную часть рамы транспортного средства, немецкие исследователи применили новый подход. Они использовали конструкцию "модуль-шасси", в которой аккумулятор интегрирован в транспортную конструкцию.
В результате такого неожиданного эксперимента объемную плотность энергии удалось увеличить более чем на 10%, а гравиметрическую плотность энергии – более чем на 15%.
Эксперты из Рейнско-Вестфальского технического университета привлекли партнеров – в том числе, знаменитого автопроизводителя Ford и лазерную компанию Trumpf, – и с их помощью построили 10 кузовов транспортных средств со встроенными структурными аккумуляторными системами.
Эти прототипы были тщательно оценены специалистами, а результаты имитационного моделирования затем нашли подтверждение и в реальных испытаниях.
Аккумуляторы на базе ИИ
Главной фишкой проекта стало использование ИИ для ранней проверки. Ученые создали несколько цифровых моделей для проверки безопасности, структурной целостности и тепловых характеристик систем. Затем они подтвердили их точность путем физических испытаний.
Такой подход, ориентированный на виртуализацию, заметно сократил количество необходимых реальных тестов, на которые обычно уходит много сил и времени. Команда считает, что использование ИИ для ранней проверки помогает быстрее выявлять проблемы и оптимизирует весь процесс разработки.
Специалисты настроены оптимистично – они рассчитываю, что настолько многообещающий рост плотности энергии в рамках их проекта, а также возможность поскорее вывести его на рынок могут помочь автопроизводителям уже в ближайшем будущем предоставить потребителям технологии электромобилей следующего поколения.