一、引言

 

汽车热管理系统对汽车性能、部件寿命及驾乘体验至关重要。它能确保发动机、电池等关键部件在适宜温度工作。MATLAB 功能强大，为构建高精度热管理模型提供有效途径，助力优化系统设计与控制策略。

 

二、汽车热管理系统构成

 

2.1 发动机冷却系统（燃油车）

 

发动机工作时产生大量热，需及时散发。冷却系统通过冷却液循环带走热量。冷却液在发动机缸体吸收热量，经水泵驱动，流至散热器向外界散热，确保发动机在合适温度范围，避免过热影响性能与寿命。

 

2.2 电池热管理系统（电动车、混动车）

 

电池性能受温度影响大。温度过高或过低，会降低充放电效率、缩短寿命甚至影响安全。该系统通过风冷、液冷或相变材料冷却等方式，将电池温度维持在 25 - 40℃理想区间。

 

2.3 空调系统

 

为车内营造舒适环境，调节温度和湿度。制冷时，压缩机压缩制冷剂，经冷凝器散热液化，再通过膨胀阀降压降温，在蒸发器吸收车内热量。制热时，燃油车利用发动机冷却液余热，电动车则用电加热器。

 

2.4 电机与电子设备冷却系统

 

电机和电子设备运行产生热量，需冷却保证性能和寿命。常采用液冷或风冷，带走热量，确保部件工作在正常温度范围。

 

三、MATLAB建模准备

 

3.1 明确目标与需求

 

确定模拟工况，如城市拥堵、高速行驶等，不同工况部件发热与散热不同。选定关注部件，如电池关键电芯、发动机高温区等。明确输出要求，如部件温度变化、系统能耗等，为建模指引方向。

 

3.2 收集数据

 

收集发动机功率特性、产热率、冷却液参数、冷却管道几何尺寸、水泵特性等发动机冷却系统数据；电池充放电特性、内阻、热物理参数、冷却介质参数等电池热管理系统数据；压缩机性能、冷凝器和蒸发器热交换特性等空调系统数据；电机和电子元件发热功率、散热面积、冷却介质流动参数等电机与电子设备冷却系统数据。数据可从实验、车企文档及学术资料获取。

 

3.3 选择工具箱

 

- Simulink：用于可视化搭建系统动态模型，连接各子系统模块，模拟整体运行。

- PDE Toolbox：处理热传导、对流等物理过程建模，求解相关偏微分方程，获取温度分布等结果。

- Curve Fitting Toolbox：依据实验数据拟合部件性能模型，如压缩机性能曲线。

- Optimization Toolbox：优化模型参数，寻找系统最优运行参数，如最小能耗或最佳温度控制。

 

四、各子系统建模

 

4.1 电池热管理子系统建模

 

4.1.1 电池生热建模

 

电池充放电产生热量。通过实验收集不同电流、荷电状态（SOC）和温度下的生热数据，导入MATLAB。利用Curve Fitting Toolbox，分析数据关系，拟合出函数描述生热与各因素联系，构建生热模型。

 

4.1.2 热传递建模

 

电池内部热传导，借助PDE Toolbox。依电池形状定义计算区域，设边界条件，如表面换热条件。求解热传导方程，得内部温度分布。电池与冷却介质对流换热，通过实验或经验确定换热系数。若为液冷，考虑冷却液流动与传热，用数值方法求解相关流体方程，模拟冷却液状态。

 

4.2 空调子系统建模

 

4.2.1 压缩机建模

 

压缩机性能受转速、压力影响。经实验获不同工况下制冷量和功耗数据，导入MATLAB。用Curve Fitting Toolbox拟合数据，得出制冷量和功耗与转速、压力关系，在Simulink封装模块，实时计算性能。

 

4.2.2 冷凝器与蒸发器建模

 

用对数平均温差（LMTD）法模拟热交换。通过实验确定总传热系数、换热面积等参数。结合制冷剂与空气进出口温度，计算换热量，在MATLAB实现热交换模拟。

 

4.3 发动机冷却系统建模（燃油车）

 

4.3.1 发动机生热建模

 

参考发动机工作特性曲线，结合工况油门开度、转速估算产热。不同工况对应不同产热率，在MATLAB建立映射关系，计算产热量。

 

4.3.2 冷却系统流动与传热建模

 

利用MATLAB流体计算工具，模拟冷却液流动。考虑管道阻力、水泵功率等，分析流速与温度分布。设定初始与边界条件，如冷却液初始温度、流量，求解流体方程，得冷却系统状态。

 

4.4 电机与电子设备冷却系统建模

 

确定电机和电子元件发热功率，依据散热面积、冷却介质参数及流动状态，用传热学原理在MATLAB模拟热量传递。考虑风冷或液冷方式特点，模拟冷却过程，确保部件温度正常。

 

五、系统集成与连接

 

在MATLAB中，依实际结构与工作逻辑集成各子系统模型。如电池热管理与发动机冷却系统，若有热耦合，连接冷却液管道接口；空调制冷量作为车内热负荷影响因素，连接至车内热环境模型。设定系统参数，如环境温度、初始部件温度，实现系统级模拟。

 

六、模型验证与优化

 

6.1 模型验证

 

采集实际汽车热管理系统数据，与模型预测对比。比较部件温度、系统能耗等指标，评估模型准确性。若偏差大，分析原因，如模型假设不合理、参数不准等。

 

6.2 模型优化

 

基于验证结果，调整模型假设与参数。优化子系统模型结构，改进算法。使用Optimization Toolbox，寻找最优运行参数，提升模型准确性与系统性能。反复验证优化，确保模型可靠。

 

七、案例分析

 

以某电动汽车为例，在MATLAB搭建热管理模型。模拟高速行驶工况，设置环境温度、电池初始温度等参数。运行模型，得电池温度先升后稳，因产热与散热平衡；空调制冷量稳定，维持车内舒适。分析结果发现电池冷却系统高负荷时接近极限，可优化管道设计或提高冷却液流量，提升系统性能。