忍者ブログ

做自信的女生

電気自動車のバッテリー安全テスト:厳格な要件を満たしています

EVバッテリーの安全性の紹介

電気自動車 (EV) の急速な普及に伴い、バッテリーの安全性が注目されています。EV の心臓部であるリチウムイオン電池は、致命的な故障を防ぐために厳しい安全基準を満たす必要があります。EV バッテリーの安全性の重要性は、どれだけ強調してもしすぎることはありません — これらのエネルギー密度の高いシステムは、灼熱の砂漠から凍てつくツンドラに至るまで、過酷な条件下での運転中に車両に電力を供給します。

EV バッテリーには、家庭用電化製品のバッテリーと比較して特有の課題があります。数百または数千のセルを含む大型バッテリー パックは 400V を超える電圧で動作するため、複雑な熱管理要件が生じます。単一セルの故障は、温度が制御不能に上昇する熱暴走に連鎖する可能性があります。規制状況はこれらのリスクを反映しており、ヨーロッパの UNECE R100 や中国の GB 38031-2020 などの基準では厳格なテスト プロトコルが義務付けられています。香港では、電気機械サービス局(EMSD)が2020年以降、EVバッテリーの安全性検査が35%増加したと報告し、規制当局による監視の強化が浮き彫りになった。

バッテリーパックレベル安全性試験

過充電/過放電保護

最新のバッテリー パックには、極端な電圧に対する複数の保護機能が組み込まれています。過充電テストでは、セル電圧が安全なしきい値 (NMC 化学的性質では通常 4.25V) を超えたときに、バッテリー管理システム (BMS) が充電を中断できることを検証します。香港のEV安全法では、パックは最大動作電圧の125%に1時間耐えることが義務付けられており、火災や爆発はありません。逆に、過放電保護は、2.5V未満の深放電時のセル反転損傷を防ぎます。

短絡保護

短絡テストでは、バッテリー端子間にほぼゼロの抵抗を印加することにより、致命的な配線障害をシミュレートします。ミリ秒単位で電流は 10,000A を超え、銅バスバーを溶かすのに十分です。ザプレミアムパックに使用されている溶接システムは、これらの力に耐える堅牢なセル相互接続を保証します。試験規格では、故障後 60 分以内に火災や破裂がないことが求められています。meilleure soudeuse 18650

熱伝達試験

熱暴走のシミュレーション

釘の貫通または局所加熱を使用して、テスターは隣接するセル間の温度勾配を監視しながら、1つのセルに故障を誘発します。高速熱画像カメラは、厳しい温度を通過するために1°C/秒を超えてはならない熱伝達係数を追跡しますスタンダーズ。

封じ込め戦略の評価

相変化材料とセラミックバリアは、熱伝播を遅らせる能力について評価されます。香港理工大学の最近の研究によると、乗客の脱出には30分以上制御不能になる可能性のある高度なパックが不可欠です。

機械的完全性試験

バッテリー安全テスト

  • 衝突試験:時速50kmでの正面衝突により、バッテリーコンパートメントの構造的保護が確認されました
  • 振動試験:多軸振動による250,000kmの路面摩耗をシミュレート
  • 衝撃試験:100G 機械的衝撃試験の設置の完全性

EVアプリケーション向けのセルレベルの安全性試験

個々のセルは、パックを統合する前に厳密な検証を受けます。虐待耐性テストには次のものが含まれます。

試験条件受け入れ基準
押しつぶす 13 kNの力が加えられます 1時間火気なし
入ってこなかった 24時間塩水 ≤ 500mAの漏れ電流

温度サイクルは、-40°Cから85°Cの間でセルに500サイクルのストレスを与え、10年間の季節変化をシミュレートします。高度シミュレーションでは、セルを15 kPa(高度15,000 mに相当)の圧力にさらして、ベント機構をテストします。ザ(形成プロセス)は、適切なSEI層の形成が長期的な安定性を決定するため、これらの結果に大きな影響を与えます。

バッテリー管理システム(BMS)と安全性

BMS はバッテリーの神経系として機能し、以下を継続的に監視します。

  • セル電圧差(保持)
  • 温度勾配 (
  • 絶縁抵抗(>500Ω/V)

高度なアルゴリズムは、電圧減衰パターンと内部抵抗シフトを分析することで熱暴走を予測します。障害が検出されると、BMS は以下のアクションを実行できます。

  1. 100μs以内にコンタクタを外す
  2. クーラントポンプを作動させる
  3. ダッシュボードの警告でドライバーに警告する

化成工程

EVバッテリーの安全性試験の新たなトレンド

超音波画像などの非破壊技術は、劣化することなく細胞内の欠陥を検出します。データ駆動型のアプローチは、テストデータベースで機械学習を活用しており、香港のEVタスクフォースは2018年以来、15TB以上のバッテリー故障パターンをまとめています。標準化の取り組みは、特に全固体電池などの新しい化学物質について、世界的なテストプロトコルを調和させることを目的としています。

EVの普及が加速するにつれ、安全性試験も並行して進化しています。精密から溶接装置からAI駆動まで分析によると、業界はバッテリーの安全性の水準を引き上げ続けています。きちんとしたまた、厳格な検証により、EVが電動モビリティへの移行における社会の信頼に応えられることが保証されます。

PR

コメント

プロフィール

HN:
No Name Ninja
性別:
非公開

P R