本發(fā)明涉及電池，尤其涉及一種電池包、密封結(jié)構(gòu)及其設(shè)計方法。

背景技術(shù)：

1、隨著新能源汽車和儲能技術(shù)的快速發(fā)展，電池包作為核心能量載體，其密封性能直接關(guān)系到系統(tǒng)的安全性、可靠性和使用壽命。電池包在實際使用中面臨復(fù)雜多變的工況，包括高頻振動、極端溫度變化、濕度侵蝕以及潛在的機械沖擊等。這些工況可能導(dǎo)致密封界面產(chǎn)生微米級滲漏通道，進而引發(fā)電解液泄漏、內(nèi)部短路甚至熱失控等嚴(yán)重問題。特別是在異形電池包（如ctp/ctc集成化電池艙、柔性曲面電池模組）中，非規(guī)則密封面的幾何突變區(qū)域（如電極貫穿口、多曲面接縫）更易因壓縮應(yīng)力分布不均導(dǎo)致時效性泄漏。

2、現(xiàn)有技術(shù)中，電池包密封結(jié)構(gòu)的設(shè)計多采用重復(fù)法優(yōu)化密封墊壓縮率：通過制作實體工裝模擬密封界面，反復(fù)調(diào)整密封墊厚度并測試密封性能，直至滿足浸水標(biāo)準(zhǔn)。然而，這種方法存在顯著局限：其一，實體工裝無法精準(zhǔn)反映真實電池包裝配面的微觀形貌（如±0.5mm級平面度誤差、曲面接縫處的局部塌陷），導(dǎo)致仿真結(jié)果與實際工況存在偏差；其二，依賴經(jīng)驗判斷壓縮率調(diào)整方向，難以量化識別曲率突變區(qū)域的微觀滲漏風(fēng)險點。例如，在異形電池包的棱邊過渡區(qū)，傳統(tǒng)方法往往因忽視局部幾何變形導(dǎo)致的應(yīng)力集中現(xiàn)象，造成密封墊實際壓縮率低于設(shè)計值15%～30%，致使老化后泄漏風(fēng)險激增，無法滿足高集成度電池包對密封界面精準(zhǔn)調(diào)控的需求。

3、鑒于此，需要對現(xiàn)有技術(shù)中的電池包密封結(jié)構(gòu)設(shè)計方案加以改進，以解決其忽略微觀局部形貌，缺乏預(yù)測機制的技術(shù)問題。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種電池包、密封結(jié)構(gòu)及其設(shè)計方法，解決以上的技術(shù)問題。

2、為達(dá)此目的，本發(fā)明采用以下技術(shù)方案：

3、一種電池包的密封結(jié)構(gòu)的設(shè)計方法，包括：

4、采用三維掃描儀獲取電池包密封界面的三維點云數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含表面形貌公差及裝配間隙的數(shù)字孿生模型；

5、在所述數(shù)字孿生模型中導(dǎo)入密封材料本構(gòu)參數(shù)，通過機器視覺算法識別曲率突變區(qū)域，執(zhí)行差異化網(wǎng)格劃分并生成壓縮率分布云圖，標(biāo)記壓縮率低于設(shè)定閾值的預(yù)警坐標(biāo)；

6、基于所述預(yù)警坐標(biāo)的幾何特征，采用梯度補償算法計算局部厚度增量構(gòu)建梯度厚度密封墊參數(shù)；

7、基于所述梯度厚度密封墊參數(shù)，通過3d打印設(shè)備制造內(nèi)置壓力傳感薄膜的梯度厚度密封墊，并將梯度厚度密封墊裝配至實體電池包進行多工況密封測試；

8、采集所述多工況密封測試中的動態(tài)壓力分布數(shù)據(jù)及泄漏率曲線，訓(xùn)練lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時變老化預(yù)測模型，輸出抗老化厚度補償系數(shù)矩陣。

9、可選的，所述采用三維掃描儀獲取電池包密封界面的三維點云數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含表面形貌公差及裝配間隙的數(shù)字孿生模型，具體包括：

10、采用三維激光掃描儀對電池包密封界面進行多角度掃描，獲取包含殼體接縫、電極貫穿件及曲面過渡區(qū)的原始點云數(shù)據(jù)；

11、對所述原始點云數(shù)據(jù)進行去噪處理，剔除因環(huán)境光干擾或表面反射異常產(chǎn)生的離群點，并通過點云配準(zhǔn)算法將多視角掃描數(shù)據(jù)融合為完整的三維形貌數(shù)據(jù)集；

12、基于所述三維形貌數(shù)據(jù)集，提取密封界面的關(guān)鍵幾何特征，所述關(guān)鍵幾何特征包括平面度誤差、曲率分布及裝配間隙尺寸，并生成包含公差信息的幾何特征矩陣；

13、將所述幾何特征矩陣導(dǎo)入有限元分析軟件，結(jié)合電池包裝配工藝參數(shù)，構(gòu)建包含表面形貌公差及裝配間隙的數(shù)字孿生模型，其中所述數(shù)字孿生模型能夠動態(tài)反映密封界面的形貌變化及裝配應(yīng)力分布。

14、可選的，在所述數(shù)字孿生模型中導(dǎo)入密封材料本構(gòu)參數(shù)，通過機器視覺算法識別曲率突變區(qū)域，執(zhí)行差異化網(wǎng)格劃分并生成壓縮率分布云圖，標(biāo)記壓縮率低于設(shè)定閾值的預(yù)警坐標(biāo)，具體包括：

15、在所述數(shù)字孿生模型中導(dǎo)入密封材料的超彈性本構(gòu)參數(shù)，所述超彈性本構(gòu)參數(shù)包括mooney-rivlin系數(shù)、壓縮永久變形率及蠕變特性曲線，構(gòu)建材料-結(jié)構(gòu)耦合的有限元分析模型；

16、基于所述有限元分析模型，采用自適應(yīng)曲率識別算法對密封界面進行區(qū)域劃分，識別曲率突變區(qū)域并計算局部曲率梯度，生成曲率梯度分布圖；

17、根據(jù)所述曲率梯度分布圖，執(zhí)行動態(tài)網(wǎng)格劃分：在曲率梯度≥0.5mm-1的區(qū)域采用第一級精細(xì)網(wǎng)格，在曲率梯度<0.5mm-1的區(qū)域采用第二級粗網(wǎng)格，生成差異化網(wǎng)格模型。

18、在所述差異化網(wǎng)格模型中施加預(yù)設(shè)裝配載荷，運行非線性接觸分析，計算密封墊各節(jié)點的壓縮率，生成壓縮率分布云圖；

19、基于所述壓縮率分布云圖，采用聚類分析算法識別壓縮率低于設(shè)定閾值的連續(xù)區(qū)域，提取其幾何中心坐標(biāo)作為預(yù)警坐標(biāo)，并生成包含預(yù)警等級的風(fēng)險熱力圖。

20、可選的，在所述差異化網(wǎng)格模型中施加預(yù)設(shè)裝配載荷，運行非線性接觸分析，計算密封墊各節(jié)點的壓縮率，生成壓縮率分布云圖，具體包括：

21、在所述差異化網(wǎng)格模型中定義接觸對，所述接觸對包括密封墊上表面與電池包殼體接觸面、密封墊下表面與電池包基板接觸面，并設(shè)置接觸屬性為非線性摩擦接觸；

22、根據(jù)電池包裝配工藝參數(shù)，在所述差異化網(wǎng)格模型中施加預(yù)設(shè)裝配載荷，所述預(yù)設(shè)裝配載荷包括螺栓預(yù)緊力及密封膠固化壓力，并約束電池包殼體的自由度；

23、運行非線性接觸分析，采用增量迭代法求解接觸應(yīng)力分布，并實時監(jiān)測接觸收斂性，若未收斂則自動調(diào)整網(wǎng)格密度或載荷步長，直至殘差小于設(shè)定閾值；

24、基于所述接觸應(yīng)力分布的求解結(jié)果提取密封墊各節(jié)點的壓縮率，采用插值算法生成連續(xù)的壓縮率分布云圖，并標(biāo)記壓縮率低于設(shè)定閾值的區(qū)域為預(yù)警區(qū)域。

25、可選的，基于所述梯度厚度密封墊參數(shù)，通過3d打印設(shè)備制造內(nèi)置壓力傳感薄膜的梯度厚度密封墊，并將梯度厚度密封墊裝配至實體電池包進行多工況密封測試，具體包括：

26、基于所述梯度厚度密封墊參數(shù)，采用拓?fù)鋬?yōu)化算法生成密封墊的三維打印路徑規(guī)劃，其中提升在預(yù)警坐標(biāo)對應(yīng)的預(yù)警區(qū)域的路徑密度；

27、在3d打印設(shè)備中加載光固化彈性體材料，并集成柔性壓力傳感薄膜的同步打印模塊，按照所述三維打印路徑規(guī)劃逐層制造梯度厚度密封墊，其中壓力傳感薄膜以嵌入式網(wǎng)格結(jié)構(gòu)分布于密封墊的關(guān)鍵監(jiān)測區(qū)域；

28、對打印成型的所述梯度厚度密封墊進行后處理，所述后處理包括紫外固化、表面拋光及尺寸精度檢測；

29、可選的，所述對打印成型的所述梯度厚度密封墊進行后處理，之后還包括：

30、將所述梯度厚度密封墊裝配至實體電池包，采用視覺引導(dǎo)裝置執(zhí)行裝配，使密封墊與電池包密封界面達(dá)到預(yù)設(shè)貼合度；

31、對裝配完成的電池包進行多工況密封測試，所述多工況密封測試包括振動測試、溫度循環(huán)測試及浸水測試，并通過所述壓力傳感薄膜實時采集密封界面的動態(tài)壓力分布數(shù)據(jù)；

32、基于所述動態(tài)壓力分布數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)融合算法生成密封性能綜合評價指標(biāo)，所述密封性能綜合評價指標(biāo)包括壓縮均勻性系數(shù)、泄漏風(fēng)險指數(shù)及界面應(yīng)力集中度。

33、可選的，所述采集所述多工況密封測試中的動態(tài)壓力分布數(shù)據(jù)及泄漏率曲線，訓(xùn)練lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時變老化預(yù)測模型，輸出抗老化厚度補償系數(shù)矩陣，具體包括：

34、以浸水測試下的時序壓力分布和泄漏量變化數(shù)據(jù)，構(gòu)建泄漏率曲線，并結(jié)合所述多工況密封測試中采集的動態(tài)壓力分布數(shù)據(jù)，構(gòu)建密封性能退化數(shù)據(jù)集；

35、對所述密封性能退化數(shù)據(jù)集進行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)歸一化、噪聲濾波及特征提取，生成包含壓力波動幅值、泄漏率變化斜率及界面應(yīng)力衰減率的特征矩陣；

36、構(gòu)建lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其輸入層包括所述特征矩陣中的時序特征，輸出層為密封墊壓縮率衰減預(yù)測值，并引入注意力機制優(yōu)化關(guān)鍵時間步長的權(quán)重分配；

37、采用分段訓(xùn)練策略對所述lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練：首先使用歷史密封測試數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練模型，再結(jié)合當(dāng)前測試數(shù)據(jù)進行微調(diào)；

38、可選的，所述采用分段訓(xùn)練策略對所述lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行訓(xùn)練，之后還包括：

39、基于訓(xùn)練完成的lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，模擬密封墊在使用周期內(nèi)的壓縮率衰減過程，生成時變老化預(yù)測曲線，并提取關(guān)鍵時間節(jié)點的壓縮率衰減率；

40、根據(jù)所述時變老化預(yù)測曲線，采用逆向補償算法計算抗老化厚度補償系數(shù)矩陣，其中在壓縮率衰減率≥20%的區(qū)域設(shè)置補償系數(shù)為1.2-1.5，在衰減率<20%的區(qū)域設(shè)置補償系數(shù)為1.0-1.1；

41、將所述抗老化厚度補償系數(shù)矩陣與所述梯度厚度密封墊參數(shù)進行融合，生成抗老化優(yōu)化密封墊設(shè)計參數(shù)，并輸出包含預(yù)測曲線、補償系數(shù)及優(yōu)化參數(shù)的綜合報告。

42、本發(fā)明還提供了一種密封結(jié)構(gòu)，采用如上所述的電池包的密封結(jié)構(gòu)的設(shè)計方法進行設(shè)計，所述密封結(jié)構(gòu)具體包括梯度厚度密封墊，所述梯度厚度密封墊內(nèi)置有內(nèi)置壓力傳感薄膜。

43、本發(fā)明還提供了一種電池包，包括如上所述的密封結(jié)構(gòu)。

44、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下有益效果：首先通過三維掃描儀獲取電池包密封界面的微觀形貌數(shù)據(jù)，構(gòu)建高精度數(shù)字孿生模型，映射實際裝配公差；隨后在數(shù)字空間中導(dǎo)入材料參數(shù)，結(jié)合機器視覺識別密封界面的曲率突變區(qū)域，通過差異化網(wǎng)格劃分生成壓縮率分布云圖，定位密封薄弱點壓縮率<設(shè)定閾值區(qū)域；進而基于薄弱點的幾何特征，采用梯度補償算法生成局部增厚參數(shù)，驅(qū)動3d打印設(shè)備制造集成壓力傳感薄膜的智能密封墊，并通過多工況密封測試驗證其動態(tài)密封性能；最后利用測試數(shù)據(jù)訓(xùn)練lstm神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建時變老化預(yù)測模型，輸出抗老化補償系數(shù)矩陣，形成從幾何缺陷診斷→局部結(jié)構(gòu)補償→長期可靠性預(yù)測的全鏈路閉環(huán)設(shè)計體系，提升電池包密封結(jié)構(gòu)的設(shè)計可靠性。