Optimal design of a battery pack for motorcycle applications

Electric motorcycles are developing fast and have become popular due to their zero emission and high tank-to-wheels efficiency. However, some factors limit the development of these vehicles, especially performance, cost, lifetime and safety of the battery. This work focuses on the last aspect, investing thermal behaviour of the battery pack of the electric motorbike ItalianVolt Lacama. The thermal characteristics of the cells are initially investigated through literature research, then a mathematical model is developed.The importance of ensuring proper temperature range is underlined. The effect of the battery pack design on the efficiency of the battery cooling through forced convection is evaluated by means of CFD numerical method. Since the simulations show poor performances, a new layout is proposed exploiting both Genetic Algorithm and CFD tools. Significant improvement are obtained thanks to the optimization of the geometry.

Le moto elettriche stanno prendendo piede velocemente, diventando popolari grazie alle emissioni zero e alla loro elevata efficienza. Tuttavia, taluni fattori limitano il loro sviluppo, quali le ridotte prestazioni rispetto ai motocicli tradizionali, l’elevato costo, il limitato ciclo utile e la sicurezza del pacco batteria. Questo lavoro si concentra sull’ultimo degli aspetti elencati, analizzando il comportamento termico del pacco batteria della moto elettrica, ItalianVolt Lacama. Partendo da un’indagine bibliografica, le principali caratteristiche termiche delle celle vengono individuate, per poi essere utilizzate ai fini di sviluppare un modello matematico. Viene poi evidenziato quanto sia importante assicurare la corretta temperatura di esercizio delle celle. L’effetto della geometria del pacco batteria sull’efficienza del sistema di raffreddamento a convezione forzata viene valutato tramite simulazioni CFD. In virtù dei risultati ottenuti, una nuova disposizione delle celle viene proposta, sfruttando sia techniche di ottimizazione tramite Algoritmi Genetici, che simulazioni numeriche CFD. I risultati mostrano il raggiungimento di importanti miglioramenti.