Forschung für den Mittelstand - Die IGF-Projektdatenbank

Experimentelle und numerische Analyse des Fließverhaltens von hochviskosen Wärmeleitstoffen im Fertigungsprozess

Eine wesentliche Herausforderung für den Durchbruch der Elektromobilität ist die Sicherstellung der optimalen Betriebstemperatur des Hochvoltenergiespeichers im Betrieb. So entstehen während des Fahrbetriebs und des Schnellladevorgangs hohe Temperaturen, die durch eine aktive Kühlung abgeführt werden müssen. Andererseits ist ein Erwärmen der Batterie bei kühlen Außentemperaturen notwendig. Daher ist eine sehr gute thermische Kopplung der Batteriemodule mit dem Kühlsystem erforderlich und wird derzeit durch hochviskose Wärmeleitpasten (WLP) realisiert. Beim Fügen ist zum einen ein blasenfreier Auftrag wichtig um ein erfolgreiches Thermomanagement zu realisieren. Zum anderen stellen die resultierenden Fügekräfte aufgrund der Druckempfindlichkeit der Batteriemodule einen limitierenden Faktor dar. Da das Fließverhalten von hochviskosen Wärmeleitstoffen von einer Vielzahl von Fertigungsparametern wie etwa der Fügegeschwindigkeit, der WLP-Form und der Fügetemperatur beeinflusst wird, stehen KMU bei der Prozessgestaltung und -führung vor sehr großen Herausforderungen. Derzeit werden umfangreiche experimentelle Untersuchungen an realen Bauteilen durchgeführt, die sehr zeit- und kostenintensiv sind.

Zur Verkürzung der Prozessentwicklung werden auf Basis systematischer und interagierender experimenteller und numerischer Arbeiten Auslegungshinweise für den Fügeprozess mit hochviskosen Pasten formuliert. Die Validierung der numerischen Abbildung mit LS-DYNA wird unter anderem durch hochaufgelöste Röntgen- und CT-Untersuchungen vorgenommen. Die praxisgerechten Auslegungshinweise zur Prozessgestaltung und -verbesserung sowie die die Modellierung inklusive der Bedatung ermöglichen vor allem KMU die Realisierung einer wirtschaftlichen Auslegung des Fügeprozesses. Neben der Automobilindustrie profitiert vor allem die Elektroindustrie von den erzielten Forschungsergebnissen. Darüber hinaus tragen die Erkenntnisse dazu bei die numerische Simulation vom Hybridfügeprozess zu optimieren.