Approcci multiscala per la progettazione ed ottimizzazione di sistemi di gestione termica di veicoli elettrici a batteria.

In battery electric vehicles (BEVs), various physical processes occur at different scales. For instance, in a battery system, heat transfer at full pack level depends on chemical reactions occurring within individual battery cells. In this work, multiscale models are presented to address the design and optimisation of thermal management systems in BEVs, leveraging their suitability for modelling the interactions between phenomena on different scales. The project was funded by the Sustainable Mobility Centre (MOST) as part of the National Recovery and Resilience Plan (PNRR), and part of the activities were also carried out in the framework of the European project SCAPE, which aims at standardising high efficiency power electronic units for sustainable vehicles. In the first part of the work, a possible design for an integrated battery system coupled with a power converter unit through a liquid cooling plate is proposed. The study is conducted using a self-developed generalised toolbox for lumped parameter analysis of thermofluid systems. This toolbox exploits graph theory to represent the physical domain, where the balance equations are solved while ensuring consistency of measurement units. Source terms are expressed in linearised form, with possible non linearities managed by means of iterative procedures. Based on this framework, two solvers are implemented: a one dimensional fluid flow solver for pipe networks and a thermal network solver, which offers greater flexibility when the temperature is the only unknown to predict. The latter is employed to model the full assembly and is coupled with an electrochemical battery model, operating at the chemical reaction scale, and with a Computational Fluid Dynamics (CFD) model to estimate the heat transfer coefficient of the plate. This multiscale framework provides a good trade-off between accuracy and computational efficiency, reducing the computational cost with respect to full system simulations with higher-order methods. In the second part of the work, the problem of the optimal design of a battery cooling plate is addressed, building upon the case study presented in the first part. To minimise the mean temperature and improve temperature uniformity across the cooling plate, a metaheuristic algorithm is presented to optimise the channel layout. These optimised layouts are generated using a reduced-order optimisation approach that combines the thermal network solver with Ant Colony Optimisation (ACO), a method particularly suited for identifying optimal paths (i.e. channel layouts) within a graph. Although this procedure possesses limitations compared to high-order topology optimisation, it represents a computationally efficient and robust alternative for obtaining optimal solutions that are easily manufacturable or can be utilised as initial configurations for high-order optimisations. Beyond battery cooling, the thermal management system of BEVs also includes the HVAC system to ensure good air quality and comfortable thermohygrometric conditions for passengers. In the last part of the thesis, a multiscale methodology for HVAC design is proposed, focusing on infection risk due to airborne exhaled droplets, which depends on local thermohygrometric conditions of the environment. Droplet dispersion is analysed through a multiscale model combining CFD simulations with an analytical model: the CFD model captures the macroscopic flow features of the exhalation, while the analytical model uses the CFD results to evaluate microscopic droplet dynamics. Therefore, this approach exploits the capability of CFD to predict flow structures, as well as the flexibility and accuracy of the analytical model used to evaluate droplet trajectories. The method is applied to a simple base case to demonstrate its potential and provide insight into transmission risk. This approach can be easily extended to vehicle ventilation studies, highlighting its relevance for HVAC design in BEVs.

Nei veicoli elettrici a batteria (BEV) avvengono fenomeni fisici su diverse scale. Ad esempio, lo scambio termico di un intero pacco batteria dipende dalle reazioni chimiche nelle singole celle. In questa tesi si presentano modelli multiscala per la progettazione e ottimizzazione della gestione termica dei BEV, tali modelli sono ideali per simulare fenomeni che interagiscono su scale differenti. Il progetto è finanziato dal Centro Nazionale per la Mobilità Sostenibile (MOST) tramite il Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR); parte delle attività rientra nel progetto europeo SCAPE, volto a standardizzare l'elettronica di potenza ad alta efficienza per i veicoli sostenibili. Nella prima parte della tesi si propone un sistema integrato per BEV in cui i pacchi batterie e l’elettronica di potenza sono fisicamente accoppiati da una piastra di raffreddamento a liquido. Lo studio è svolto tramite un toolbox generalizzato, sviluppato internamente, per l'analisi a parametri concentrati di sistemi termofluidodinamici. Lo strumento usa la teoria dei grafi per rappresentare il dominio fisico, e risolve le equazioni di bilancio garantendo la coerenza delle unità di misura. I termini sorgente delle equazioni sono linearizzati, risolvendo eventuali non linearità con approcci iterativi. Su questa base sono stati implementati due solutori: un solutore monodimensionale per le reti di condotti e un solutore di reti termiche, il quale ha prestazioni migliori quando la temperatura è l’unica variabile da calcolare. Il solutore di reti termiche è stato utilizzato per modellare il sistema proposto ed è accoppiato a un modello elettrochimico (il quale modella fenomeni che avvengono sulla scala delle reazioni chimiche) e un a modello di termofluidodinamica computazionale (CFD) per stimare il coefficiente di scambio termico dei canali di raffreddamento della piastra. L'approccio multiscala permette di avere un buon compresso tra l’accuratezza e l’onere computazionale, riducendo i costi di calcolo rispetto a simulazioni di ordine superiore. La seconda parte riguarda l’ottimizzazione della piastra di raffreddamento, partendo dal caso precedente. Per minimizzare la temperatura media e massimizzare l'uniformità termica, è stato sviluppato un algoritmo metaeuristico che ottimizza i percorsi dei canali di raffreddamento. I percorsi sono generati tramite un approccio a ordine ridotto che unisce il solutore termico all'Ant Colony Optimisation (ACO), un algoritmo spesso utilizzato per ottimizzare dei percorsi nei grafi. Pur con limiti rispetto all'ottimizzazione topologica ad elevato ordine, il metodo rappresenta un'alternativa rapida e robusta per ottenere soluzioni facilmente fabbricabili o utilizzabili come configurazione iniziale per ottimizzazioni ad ordine più alto. Nei BEV, la gestione termica include anche l'impianto HVAC il quale deve garantire la giusta qualità dell'aria e comfort termoigrometrico. L'ultima parte della tesi propone un metodo multiscala per la progettazione del sistema HVAC, incentrato sul rischio di infezione a causa dei droplets espulsi dopo eventi respiratori; tale rischio è fortemente dipendente dalle condizioni termoigrometriche locali. La dispersione dei droplet è analizzata accoppiando un modello CFD a un modello analitico: il primo cattura i flussi macroscopici dell’aria a causa dell'espulsione, il secondo ne usa i risultati per risolvere la dinamica microscopica delle particelle. L'approccio unisce l’accuratezza della CFD con la flessibilità tipica dei modelli analitici. Il metodo proposto è stato testato su un caso base per mostrane le potenzialità e indagare sul meccanismo di infezione. Tale approccio può facilmente essere esteso allo studio della ventilazione nei veicoli, in cui la concentrazione di patogeni può essere critica.