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Safe and lightweight battery enclosure design for zero-emission vehicles

Projektbeschreibung

Grünen Wandel mit intelligenteren Batteriebauformen voranbringen

Die Batterieeffizienz stellt im Übergang zu Elektrofahrzeugen eine entscheidende Herausforderung dar, da aktuell übliche Systeme oft schwer und kostspielig sind und auf fragmentierten Designmethoden beruhen, bei denen strukturelle Integrität vom Wärmemanagement getrennt ist. Das Projekt SALVE wird im Rahmen der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen unterstützt und mit ihm wird das Ziel verfolgt, ein Rahmenwerk für 3D-Multiphysik-Topologieoptimierung zu entwickeln, das auf fortgeschrittenem maschinellem Lernen und Hochleistungsrechnen beruht. Dadurch werden die Gehäuse in Bezug auf mechanische Festigkeit und Wärmeableitung optimiert. Bei diesem Ansatz werden Lösungen mit mehreren Materialien sowie praktische Fertigungsbeschränkungen berücksichtigt, um die industrielle Umsetzbarkeit zu gewährleisten. Das Projektziel einer Gewichtsreduzierung um 10 % und einer Steigerung der Sicherheit um 3 % dient der beschleunigten Einführung nachhaltiger Verkehrsmittel. Diese Durchbrüche tragen zu einem energieeffizienteren und wettbewerbsfähigeren Elektrofahrzeugmarkt bei.

Ziel

The SALVE project aims to develop a Safe and Lightweight Battery Enclosure Design for Zero-Emission Vehicles (ZEVs) by addressing critical shortcomings in current design methodologies. Existing electric vehicle battery systems are heavy, costly, and require advanced thermal management for optimal performance and safety. Current design approaches often consider structural and thermal characteristics separately, lack multi-material integration and practical manufacturing constraints, and suffer from high computational costs.

SALVE proposes an innovative 3D thermo-structural multiphysics Topology Optimization (TO) framework. This methodology will concurrently optimize battery enclosures for mechanical integrity (stiffness, stress, vibration) and thermal performance (heat dissipation, uniform temperature distribution). It integrates multi-material formulation and manufacturing constraints to ensure the optimized designs are buildable and industrially viable. To overcome computational bottlenecks, SALVE will implement advanced acceleration strategies, combining Reduced Order Models (ROM), Machine Learning (ML) surrogates, and High-Performance Computing (HPC) on multi-core CPUs and GPUs, significantly reducing design iteration time for complex, large-scale models.

Developed at the Centre International de Mètodes Numèrics en Enginyeria (CIMNE) using the in-house Julia-based Swan code, the methodology will undergo rigorous validation against commercial software and real-world scenarios. By achieving significant weight reduction (projected 10%) and enhanced safety (up to 3%), SALVE directly contributes to the EU's zero-emission targets, fostering sustainable transportation, improved energy efficiency, and increased EV market penetration. This interdisciplinary effort brings together expertise from engineering, computer science, applied mathematics, and materials science to drive innovation in EV component design.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Koordinator

CENTRE INTERNACIONAL DE METODES NUMERICS EN ENGINYERIA
Netto-EU-Beitrag
€ 209 914,56
Adresse
C GRAN CAPITAN, EDIFICI C1, CAMPUS NORD UPC SN
08034 Barcelona
Spanien
Region
Este Cataluña Barcelona
Aktivitätstyp
Research Organisations
Links
Gesamtkosten
Keine Daten