【摘 要】
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为提升动力锂电池包的散热性能和能量密度，基于半导体制冷方案，提出一种多目标优化设计方法，对动力锂电池包的排布间距和半导体制冷量进行优化设计。基于建立的半导体制冷方案的热分析模型，采用拉丁超立方试验及径向基函数（radial basis function, RBF）、响应面法（response surface methodology, RSM）、Kriging代理模型方法建立最高温度、最大温差及间距
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51975075）； 重庆市技术创新与应用发展专项资助项目（cstc2020jscx-msxmX0202）～～；
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为提升动力锂电池包的散热性能和能量密度，基于半导体制冷方案，提出一种多目标优化设计方法，对动力锂电池包的排布间距和半导体制冷量进行优化设计。基于建立的半导体制冷方案的热分析模型，采用拉丁超立方试验及径向基函数（radial basis function, RBF）、响应面法（response surface methodology, RSM）、Kriging代理模型方法建立最高温度、最大温差及间距体积的近似模型。以最大温差和间距体积为目标，最高温度为约束建立电池包散热优化模型，运用多目标遗传算法（multi-objective genetic algorithm, MOGA）进行寻优求解，并通过实验验证优化方案仿真结果的可靠性。优化后仿真结果表明：电池模组间距体积减小了32.42%,最大温差降低了13.64%,最高温度降低了0.53%,该方法显著地提升了电池包的散热性能和能量密度。
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