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Safe and lightweight battery enclosure design for zero-emission vehicles

Description du projet

Favoriser la transition écologique grâce à des batteries plus intelligentes

L’efficacité des batteries constitue un enjeu crucial dans le développement des véhicules électriques, car les systèmes actuels sont souvent lourds et coûteux, et reposent sur des méthodologies de conception fragmentées qui dissocient l’intégrité structurelle de la gestion thermique. Soutenu par le programme Actions Marie Sklodowska-Curie, le projet SALVE entend mettre au point un cadre d’optimisation topologique multiphysique en 3D recourant à des techniques avancées d’apprentissage automatique et au calcul à haute performance. Il permettra d’optimiser les boîtiers en termes de résistance mécanique et de dissipation thermique. Cette approche tient compte des solutions multi-matériaux et des contraintes pratiques de fabrication afin de garantir la viabilité industrielle. L’objectif du projet, à savoir une réduction de poids de 10 % et une amélioration de la sécurité de 3 %, encourage l’adoption de modes de transport durables. Ces avancées favorisent un marché des véhicules électriques plus économe en énergie et plus compétitif.

Objectif

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.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Mots‑clés

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

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

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Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) HORIZON-MSCA-2025-PF

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Coordinateur

CENTRE INTERNACIONAL DE METODES NUMERICS EN ENGINYERIA
Contribution nette de l'UE
€ 209 914,56
Coût total
Aucune donnée