Editorial Board

알루미늄 배터리 팩 메인 구조물 역할을 하는 프레임의 경우 알루미늄 압출재가 주로 사용되기 때문에 알루미늄 압출단면에 대한 형상 설계 및 압출성 검토가 필요하다.

알루미늄 압출재 형상 설계를 위해 단면에 대한 위상최적화(Topology optimization) 해석을 수행하였다.

위상최적화 해석기법으로는 크게 균질화법(Homogenization method)과 밀도함수법 (Density method)으로 분류된다.¹³⁾

본 개발에서는 Altair사의 Optistruct 솔버를 사용하여 밀도 함수법을 기반으로 식 (1)에 제시된 바와 같은 조건으로 최적화 해석을 수행하였다.

최적화의 목적은 알루미늄 프레임에 대한 전방향 굽힘강성이 적용되는 조건에 대한 압출단면의 형상을 확인하는 것으로, 최적화 결과는 Fig. 4와 같다.

Fig. 4 
Aluminum frame topology optimization analysis results

압출 공정에서는 압출방법, 마찰, 압출비, 가공온도, 변형속도, 금형 형상 형상 등의 주요인자들이 상호 관련성이 있어 복합적으로 압출성능에 영향을 준다. 따라서, 최적화된 압출 설계 단면이라 하더라도 압출 품질이 불량하거나 압출 수율이 저하된다면, 양산단가 및 품질 비용이 증가되기 때문에, 압출 단면에 대한 공정 검증이 필요하다.

초기 설계 단계에서는 시험을 통해 압출 단면에 대해 검증이 어려우므로 유체-구조연성 해석기법 FSI(Fluid Structure Interaction)을 통해 압출성을 검증하고자 하였다.

압출해석에 사용된 S/W는 Altair사에서 제공하고 있는 Inspire extrude metal를 사용하였다. 상기 프로그램의 경우, ALE(Arbitrary Lagrangian-Eulerian) 기법을 제공한다.

ALE는 라그랑지안과 오일러리안 기법 단점 보완 및 장점을 적용하여 사용하는 기법으로 식 (2) ~ (4)과 같이 질량보존, 에너지보존, 운동량보존 지배방정식을 기반으로 한다.

Fig. 5는 압출단면에 대한 압출해석에 대한 결과이며 압출 시 출구의 상대속도, 온도, 용접라인 등 자체 기준을 통해 성능을 평가하였다. 기준 초과시 베어링 최적화를 통해 금형 베어링 형상을 보완하여, 압출성을 개선하였다.

Fig. 5 
Aluminum extrude analysis results

압출성 판단 기준을 만족하는 압출단면은 최종 설계에 적용하였고, 기준에 불만족한 단면에 대해서는 보완하여 최종 상세설계에 반영하였다.

일부 프레임의 경우, 차체 형상과의 매칭성을 고려하여 곡률 형태로 설계 되어야 한다. 이때 알루미늄 곡률 형태의 압출재 생산을 위해서는 압출 이후 프레스 벤딩 공정을 추가로 거쳐야 한다.

벤딩 공정의 영향을 확인하기 위해 굴곡 형태의 압출재에 대하여 Fig. 6과 같이 벤딩해석을 수행하였다. 준정적해석 기법(Quasi-static analysis)으로 벤딩해석을 수행하였고, 등가응력 및 변형량을 검토하여 벤딩 시 파손 여부와 스프링백을 검토하였다.

Fig. 6 
Aluminum bending analysis results

배터리케이스 상부와 하부의 경우, 커버형태로 밀봉되는 구조이다. 상부와 하부케이스는 볼트, FDS 등 기계적 체결요소로 체결되는 구조이며 일반적으로 등간격 체결 피치를 선정하여 적용하고 있다.

체결 위치에 따라 기밀성을 고려한 필요 체결력이 다르기 때문에 이를 고려한 체결 피치 선정이 필요하다. 위치 별 체결피치 간격 선정을 위하여 Fig. 7과 같이 위상최적화 (Topology optimization)를 수행하였고, Leakage 해석을 통해 기밀성을 검토하였다.

Fig. 7 
Bolt pitch and PNL leakage analysis results

볼트 체결 시 조임 및 풀림 강도 성능 예측을 위하여 블라인드 너트 및 볼트에 대한 해석을 수행하여, 적정 규정 토크 값에서의 볼트 풀림 가능성을 예측하였다. 위상최적화 수행조건은 식 (5)에 명시하였다.

Design variable: B_i, Maximize: T_k,

전기자동차 배터리 열관리가 원활하지 않을 시 열 폭주 및 과열 등 안전 관련 문제가 발생할 뿐만 아니라 배터리 효율 저하, 내구성능 감소로 인하여 주행거리가 단축되므로 열관리 시스템은 필수적이다.

배터리 케이스의 열관리는 주로 케이스 하부의 냉각채널에 의하여 이루어진다. 냉각채널은 배터리의 허용 온도와 온도 편차가 일정 온도 이하로 제어될 수 있는 용량과 형태로써 요구 성능을 만족해야 한다. 이때 요구성능은 최대온도 및 온도편차이다.

열관리의 또 다른 주요 인자 중 하나는 펌프의 용량이다. 펌프 용량이 부족할 경우 냉각유로 유동이 난류가 아닌 층류가 되어 열전달률이 감소하기 때문이다. 그러므로 사용 가능한 펌프 용량이 냉각회로에 필요한 용량보다 높아야 한다. 또한 펌프의 용량은 냉각 성능뿐만 아니라, 쿨링 채널 내에 압력 차이에 따라 결정되므로 펌프 소비 전력 기준 이내에 차압 성능도 만족해야 된다.

차압 및 냉각 성능의 검증 및 개선을 위해서 CFD(Computational Fluid Dynamics) 유동해석을 수행하였고, 난류유동, 비압축성, 정상상태를 기준으로 식 (6) ~ (9)와 같이 연속방정식, 에너지 방정식, 운동량 방정식 및 RANS(Reynolds Average Navier Stokes equations)을 기반으로 하였다.

Fig. 8은 차압해석결과이다. 입⋅출구 압력 차이에 대한 차압성능 결과로 유동장 내부 벽의 수가 많거나 유량이 증가할수록 압력차이가 커지므로 이를 고려한 설계가 요구된다.

Fig. 8 
Differential pressure analysis

Fig. 9는 냉각해석 결과이다. 더미셀 유한요소모델을 구성하여 계산된 셀 발열량(Heat source)을 부여하였다. 또한 외기온도, 배터리 초기온도, 냉각수 초기온도, 유량 등은 배터리케이스의 개발 기준에 맞게 적용하였다.

Fig. 9 
Cooling analysis results

냉각채널 성능검토 항목으로 냉각 및 차압성능 외에 기밀성능과 파열성능 항목에 대한 검토가 필요하다. 기밀 성능은 구조해석 관점에서 냉각채널 내부에 압력을 인가하는 방식으로 비선형 정적 해석을 수행하였다. 등가응력, 등가변형률, 변위 값을 분석하여 기밀성, 파열 압력, 평면도 등 요구성능에 대한 성능 만족도를 판단하였다. Fig. 10은 기밀, 파열해석 결과이다.

Fig. 10 
Cooling channel target pressure analysis results

정강성 및 동강성 해석을 통해 설계된 배터리 케이스에 대한 구조강성을 검증하고자 하였다.

정강성은 차량 주행 중 발생하는 굽힘 강성(Bending rigidity) 및 비틀림 강성(Torsion rigidity) 외력에 대한 구조 강건성을 유지하여 주행 민첩성, 내구성, 충돌 성능에 기여하는 성능이다. 또한 차체 체결조건에 따라 성능 차이가 발생하므로 관성을 제거하였다.

관성제거법(Inertia relief)은 구조물이 경계조건이 없는 정적 평형상태에 있다고 가정하여 선형 적정해석을 수행하는 방법이다.¹⁴⁾ 정적 평형상태 관계식은 식 (10)에 나타내었다.

동강성에 대한 관련 식은 식 (11) ~ (12)이며, 가진 주파수 및 시스템 공진에 의한 진동 유발 관점 에서 설계 검증을 위해 고유진동수(Hz)와 모드형상(Mode shape)을 분석하였다. Fig. 11은 배터리케이스의 구조강성 중 굽힘 및 비틀림 강성 해석결과이다.

Fig. 11 
Static rigidity analysis results

주파수 응답함수(Frequency Response Function)해석은 Fig. 12와 같이 강제 진동 발생에 대한 응답 여부를 평가 하였다.

Fig. 12 
Dynamic rigidity analysis results

배터리케이스의 진동 내구성능은 가장 핵심적인 구조 성능 중 하나로, ECE R100, UN38.3, GB31467, ISO12405-3 등 주요 규격에 모두 관련 성능이 명시되어 있다.

진동내구성능에 대한 시험은 크게 조화응답과 랜덤응답으로 응답형태로 분류된다. 조화응답은 주파수 대역에서의 시스템 공진 현상과 응답을 확인하고, 랜덤 응답의 경우, 도로 주행시 랜덤 진동에 대한 현상과 응답으로 내구성을 예측하는 방법이다.¹⁵⁾

랜덤응답의 경우, 랜덤 신호를 주파수도메인으로 변환한 PSD(Power Spectral Density) 데이터로 시험을 하는데, Fig. 13에 제시한 바와 같이 관련 규격에 명시되어 있다.

Fig. 13 
PSD fatigue analysis results

배터리 팩 진동내구 항목의 일반적인 성능 요구조건은 전해액 누수, 파열, 화재, 폭발, 절연 등의 기 준 만족이나, 배터리 케이스의 경우, 더미셀 조건으로 개발 하므로 진동내구해석을 통해 구조 취약부를 예측하고 개선하는데 주안점을 두었다.

압축강도는 차량이 충돌 상황에서 발생할 수 있는 배터리 팩 내부에 배터리 모듈과 구조물간 접촉에 대한 안전성능을 검증하는 시험 항목이며 ECE R100, GB/T 31467등 규격에 명시되어 있다.

압축강도 해석을 통해 구조물 변형으로 인한 배터리 모듈 간섭 및 이탈을 예측하여 안전성을 검증해야 한다. 압축강도 시험의 경우, 압축판(Crush plate)을 사용하여 시험을 수행한다. 이때, 압축판은 Fig. 14와 같이 반원통 형태로 되어있다.

Fig. 14 
Mechanical integrity analysis results

압축강도 성능요구조건은 100 kN 혹은 2배 수준 하중으로 압축 시 전해질 누수, 화재, 폭발 등이 없어야 한다. 해석 시 100 kN 혹은 2배 수준의 반력 달성 여부와 배터리 케이스의 변형량을 확인하여 모듈간의 접촉 여부로 성능을 판정하였다.

관성 하중에 대한 안전성능을 검증하는 것이 충격 강도 및 충격 내구 성능시험의 목적이다. 안전성 검증을 위하여 관성에 의한 케이스 및 모듈 마운팅 부의 파손을 예측하고자 하였다.

충격 강도는 Fig. 15와 같이 충격 하중을 X, Y, Z 각 축에 대해 3회 이상 연속 반복하는 조건으로 과도응답 (Transient-Response) 해석을 수행하여 발생한 응력을 분석하여 강도를 평가하고 구조물의 파손 및 취약부를 확인하였다.

Fig. 15 
Mechanical shock analysis results

충격 내구의 경우, 정현파 형태의 Shock 하중을 적용하여 내구해석을 수행하였고, 발생한 응력을 분석하여 내구수명 및 취약부를 확인하여 내구성을 평가하였다.

충격강도와 충격내구 취약부의 성능목표 만족 여부는 강도지수(Strength index)와 내구지수(Durability index)를 통해 판별한다. 취약부에서의 성능지수가 목표지수 이하일 경우, 해당 취약부 압출 단면에 대해 위상 최적화를 통해 단면 강성 및 강도를 보강하여 성능을 개선하였다.

배터리 팩 열관리는 성능, 수명, 안전성과 직결되는 매우 중요한 관리 요소이다. 배터리 동작온도범위에 대해 배터리 안전가이드에도 배터리 표면 온도기준으로 -20 ~ 75 ^oC로 관리되도록 명시되어있다. 또한 ECE R100, UN38.3, KMVSS규격에 관련된 시험 항목들이 명시되어있다.

해당 시험은 고온과 저온 상황에 반복적으로 노출시켜 전해질 누출, 화재, 폭발, 절연감소 등을 평가한다. 배터리 케이스 경우, 구조적인 성능이 중요하다. 따라서 열-구조 연성해석(Thermo-mechanical coupling) 및 내구해석을 통해 구조 관점에서 구조 취약부를 확인하였다.

전기자동차는 대부분 배터리 팩이 하부에 장착되는 구조로서 이물질, 과속방지턱 등의 외부 충격으로 손상을 입을 수 있다.

하부 구조가 완전 관통되어 배터리 셀에 충격이 가해질 경우, 화재 위험성까지 있어 배터리 케이스설계 시 Stone impact 등 하부 충격에 대한 구조 성능을 고려해야 한다.

이에 대응하여 하부케이스와 냉각채널 모듈로 구성되는 하부구조에 대해 Fig. 17과 같이 임의 추 형태 강체를 낙하시켜 하부케이스와 냉각 채널의 관통 및 변형량으로 배터리 셀 접촉 여부를 검토하였다.

Fig. 16 
Relative temperature analysis results

Fig. 17 
Plate penetration analysis results

상세 설계된 배터리케이스 모델에 대한 중량 절감을 위해 설계영역 두께를 최적화 하는 방법인 게이지 최적화를 Fig. 18과 같이 수행하였다. 배터리케이스의 경우, 식 (13)과 같이 알루미늄 프레임의 위치 별 두께가 최적화 인자이다. 중량 및 두께를 최적화 설정에 포함하였고, 압축강도와 동강성 성능을 기준으로 최적화를 수행하였다. 압축강도의 경우, 해석시간 단축을 위해 등가정하중법 ESLM(Equivalent Static Loads Method)을 적용하였다. 최적화 결과, 알루미늄 프레임을 기준으로 5 %이상 추가 경량화를 결과를 도출하였다. 진동내구 및 압축강도 등 주요 성능에 대한 요구성능을 재검증하여 성능 신뢰도를 확보하자고 하였다.

Fig. 18 
Gage optimization results