Desarrollo de pruebas de baterías de vehículos eléctricos en condiciones reales

Banco de pruebas

Los investigadores del Instituto Fraunhofer de Durabilidad Estructural y Confiabilidad del Sistema LBF en Darmstadt (Alemania) han desarrollado un nuevo tipo de banco de pruebas de baterías de vehículos eléctricos que combina componentes físicos con simulaciones matemáticas de vehículos. Según el instituto alemán, es la primera instalación en permitir pruebas de laboratorio en condiciones reales antes de que un vehículo prototipo exista físicamente.

En el banco de pruebas de baterías Fraunhofer LBF, los investigadores pueden simular el vehículo y su rendimiento en diferentes tipos de carreteras.

En concreto, han desarrollado una alternativa en un proyecto llamado MEF-BILL (Battery in the Loop LBF). Con este banco de pruebas, se gana tiempo en el proceso de desarrollo y se mejora significativamente la calidad de los resultados, según explica Riccardo Bartolozzi, experto en simulación de sistemas numéricos en Fraunhofer LBF.

Banco de pruebas Fraunhofer LBF

Las cargas en las baterías se pueden dividir en tres dominios: las cargas eléctricas atribuibles principalmente a los flujos de corriente, el movimiento vehicular y los aspectos climáticos. El enfoque convencional ha consistido en probar estos tres factores por separado en el laboratorio con ensayos que tienen tiempos de ejecución estándar. Sin embargo, en el mundo real, estos factores son interdependientes y se afectan entre sí de formas complejas.

Los investigadores del Instituto Fraunhofer prueban estas cargas y su interacción de manera simultánea en el banco de pruebas Fraunhofer LBF. También han integrado un modelo computarizado del vehículo habilitado en tiempo real en este entorno. De esta manera, los investigadores pueden simular el vehículo y su rendimiento en diferentes tipos de carreteras.

Desarrollo de la simulación

La simulación calcula las cargas colocadas y la corriente alimentada a la batería probada. Los expertos que realizan estos ensayos también tienen en cuenta interacciones complejas. Por ejemplo, la cantidad de energía requerida inicialmente puede variar a medida que cambia la temperatura de la batería u otros parámetros.

De manera constante, los investigadores rastrean los parámetros reales de la batería y retroalimentan estas lecturas en la simulación.

Los datos de entrada no permanecen estáticos durante la duración de la prueba. Se ajusta sobre la marcha en función de los datos obtenidos de la simulación y las lecturas tomadas de la batería.

 
 
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