Ajuste y análisis de modelos de empaquetamiento de baterías basados en algoritmos evolutivos

Abstract

Las baterías de ión litio tienen un gran número de aplicaciones y se prevee que su demanda aumente significativamente en los próximos años. Éstas están compuestas por varias celdas distribuidas de manera de optimizar el espacio pero manteniendo una separación suficiente entre ellas para mantener una ventilación adecuada evitando que la temperatura se eleve sobre cierto umbral. El diseño de empaquetamiento se refiere al proceso por el cual se decide la distribución de las celdas. Actualmente se utilizan programas computacionales de multifísica que simulan el comportamiento de distribuciones en escenarios reales. Sin embargo, las simulaciones requieren bastante tiempo y no proveen información sobre el comportamiento de las variables involucradas en el sistema, por lo que es difícil realizar optimizaciones en los diseños. Con anterioridad se formuló un modelo fenomenológico que permite evaluar una distribución de celdas de manera general en pocos segundos y predecir lo que ocurre al realizar modificaciones a las variables de diseño o entrada aportando de esta forma al proceso de diseño óptimo de empaquetamiento de baterías. Sin embargo, el modelo fenomenológico obtiene diferencias significativas con los programas computacionales de multifísica, por lo que en trabajos posteriores se han utilizado algoritmos evolutivos para ajustar el modelo y mejorar su desempeño al predecir las salidas. En esta memoria de título se ajusta el modelo fenomenológico utilizando el algoritmo de evolución gramatical y se estudia el sentido físico de las expresiones obtenidas. Se utilizó el algoritmo de evolución gramatical debido a que permite acotar el espacio de búsqueda de soluciones a través de un conjunto de reglas que definen cómo se generan las expresiones en el proceso evolutivo. En particular, permite acotar a un espacio de soluciones de menor complejidad matemática en comparación a las soluciones encontradas usualmente con algoritmos evolutivos. Con el algoritmo de evolución gramatical se ajustó el modelo fenomenológico y se midió su desempeño comparando las salidas que entrega con las salidas teóricas. Las raíces de los errores cuadráticos medios entre las salidas obtenidas y las teóricas son de 1.93[m/s], 4.68[Pa] y 1.09[°C] para la velocidad, presión y temperatura respectivamente. Luego se definió un conjunto de curvas de las variables de salida en función de las variables de entrada que permiten validar el sentido físico de un modelo. Del trabajo se concluyó que el algoritmo de evolución gramatical permite obtener soluciones de baja complejidad matemática y con desempeño similar al mejor obtenido en trabajos anteriores en cuanto a la predicción de salidas.