Modélisation / Simulation Électrothermique de Batterie

Comment Armélio a réduit de 30 % les essais de vieillissement d’une batterie

Dans un marché où l’électromobilité impose des cycles de développement toujours plus courts, la capacité à prédire le comportement d’une batterie lithium devient un avantage compétitif majeur. Les équipes R&D cherchent des moyens fiables d’anticiper les performances, l’échauffement et la durée de vie sans s’appuyer uniquement sur de longs essais de vieillissement.

C’est dans cet objectif qu’Armélio a accompagné un industriel de la batterie en concevant une modélisation électrothermique complète, du 0D au 3D, intégrant les phénomènes électrochimiques et les lois de vieillissement. Le résultat est clair : une réduction de 30 % des essais physiques, un meilleur dimensionnement thermique du pack et une compréhension fine des mécanismes internes.

Un défi fréquent : comprendre sans tester pendant des mois

Les essais physiques restent indispensables, mais ils ne permettent pas toujours de couvrir la diversité des usages réels. Selon les conditions d’utilisation, une batterie peut subir :

• des élévations de températures locales difficiles à mesurer,
• une dérive de la résistance interne au fil du cyclage,
• des phénomènes liés au vieillissement calendaire, invisibles dans les premiers mois,
• des contraintes thermiques importantes lors de la charge rapide.

L’entreprise avait donc besoin d’une approche prédictive, capable d’explorer virtuellement les comportements critiques du pack batterie et d’accompagner les arbitrages de conception.

Une modélisation multi-échelle conçue pour la R&D

Le projet s’est déroulé sur trois mois, en combinant électrochimie, thermique et simulation numérique. Armélio a d’abord développé un outil de cartographie des résistances internes des cellules, indispensable pour alimenter les modèles et reproduire précisément les échauffements internes.

Ensuite, une première brique de simulation — un modèle électrothermique 0D/1D — a été créée pour simuler rapidement les comportements globaux. Ce modèle est particulièrement utile en début de projet pour tester des hypothèses, débloquer des choix techniques et réduire les itérations.

Pour affiner l’analyse, une modélisation 3D de la cellule et du pack batterie a ensuite été mise en place. Elle permet de visualiser la répartition de température, d’identifier les zones chaudes et d’étudier les effets des interfaces thermiques.

Quelques exemples de phénomènes étudiés avec le modèle 3D :

• conduction thermique dans les matériaux actifs,
• transfert à travers les collecteurs,
• répartition de l’échauffement selon les conditions de charge,
• influence du BTMS sur la dissipation thermique.

Ces simulations détaillées constituent une aide à la décision précieuse pour concevoir un pack performant et sécurisé.

Comprendre la durée de vie : un enjeu au cœur du projet

L’intégration des lois de vieillissement — en cyclage et en calendaire — a permis au client d’obtenir un modèle réellement prédictif. Ce travail a consisté à représenter :

• la perte progressive de capacité,
• l’augmentation de la résistance interne,
• l’impact de la température sur la dégradation,
• les effets combinés de charge rapide + vieillissement.

Ces données, intégrées dans les modèles électrothermiques, offrent une vision complète de l’évolution de la batterie au fil du temps. Pour un bureau d’études ou une gigafactory, cela permet de simuler plusieurs années d’usage en quelques heures de calcul.

Les résultats : moins de tests, plus de précision

Les gains pour l’industriel ont été immédiats. Les simulations ont permis de mieux cibler les essais nécessaires, d’en éliminer une partie et de réduire considérablement le nombre de prototypes à instrumenter. En pratique, cela représente environ 30 % de réduction des essais de vieillissement, soit plusieurs semaines de tests économisées.

Au-delà du gain de temps, l’industriel a obtenu une meilleure maîtrise du dimensionnement thermique de son pack batterie. La modélisation lui a permis d’identifier les points critiques, d’ajuster les interfaces thermiques et d’adapter sa stratégie de refroidissement.

Ces bénéfices se traduisent par :

• une accélération des phases R&D,
• une meilleure fiabilité des décisions d’ingénierie,
• un ciblage précis des essais physiques réellement utiles,
• une méthodologie réutilisable pour les futures générations de batteries.

Pourquoi les acteurs de la batterie choisissent Armélio

L’expertise d’Armélio repose sur une compréhension fine des phénomènes multiphysiques, couplée à une approche orientée résultats industriels. Nos interventions couvrent l’ensemble de la chaîne, de la modélisation électrochimique au dimensionnement thermique (BTMS), en passant par la prédiction de durée de vie.

Pour les responsables R&D batterie et les CTO, cela signifie la possibilité de :

• réduire les campagnes de test grâce à des modèles prédictifs fiables,
• sécuriser les choix de conception et d’architecture,
• accélérer la mise sur le marché d’un pack performant,
• fiabiliser la batterie dès les premières étapes du développement.

Vous développez un nouveau pack batterie ? Parlons-en.

Armélio accompagne les industriels, intégrateurs et gigafactories dans leurs projets batterie : modélisation, vieillissement, architecture thermique, charge rapide, optimisation de performance. Contactez-nous pour une première discussion ou pour une étude préliminaire.