Modelli Digitali Gemelli per la Simulazione del Comportamento delle Batterie
- AFAX POWER

- Dec 30, 2025
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Articolo in Italiano:La piattaforma di digital twin di AFAX POWER crea repliche virtuali ad alta fedeltà di batterie fisiche, integrando modelli multi-fisici a 5 scale diverse: atomica (comportamento degli ioni), microscopica (struttura degli elettrodi), mesoscopica (singola cella), macroscopica (pacco batteria) e sistemica (veicolo + infrastruttura di ricarica).

Il modello atomico utilizza calcoli DFT (Density Functional Theory) semplificati per simulare le barriere energetiche per la diffusione degli ioni di litio attraverso i diversi materiali degli elettrodi. Il modello microscopico impiega metodi Monte Carlo per simulare la crescita dello strato SEI e la formazione di dendriti. Il modello mesoscopico risolve equazioni di conservazione di massa, carica ed energia in 3D.
La sincronizzazione tra gemello fisico e virtuale avviene attraverso un ciclo di "calibrazione continua": ogni 5 cicli di carica, 217 parametri del gemello virtuale vengono aggiornati per minimizzare l'errore rispetto alle misure reali. Un algoritmo di assimilazione dati (ensemble Kalman filter) combina in modo ottimale previsioni del modello con osservazioni reali.
Il digital twin viene utilizzato per tre scopi principali: 1) Predizione dello stato futuro sotto diversi scenari di utilizzo, 2) Test virtuale di strategie di ricarica senza rischiare la batteria fisica, 3) Diagnosi inversa per identificare parametri interni non misurabili direttamente (come lo spessore effettivo dello strato SEI).
Una applicazione avanzata è il "Virtual Stress Testing": il gemello digitale viene sottoposto a condizioni estreme (temperature estreme, correnti elevate, vibrazioni intense) per prevedere il comportamento della batteria fisica in scenari di guasto, supportando la progettazione di sistemi di sicurezza più robusti.
La validazione mostra che le previsioni del digital twin hanno una correlazione del 97,5% con le misure reali per la tensione e del 94,2% per la temperatura, con orizzonte predittivo di 50 cicli.




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