"6조-감다식었노조"의 두 판 사이의 차이
MIE capstone
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===개념설계안=== | ===개념설계안=== | ||
| − | + | :가. 개념설계의 목표와 설계 철학 | |
| + | ::본 프로젝트는 온도 성능을 Tmax, ΔT로 정량화하고, 이를 만족시키는 과정에서 소비전력, 질량, 부피 증가를 동시에 제약하는 다목적 문제로 BTMS를 정의한다. 특히 본 시스템은 단순히 최저 온도를 목표로 하지 않는다. Formula Student에서 가장 위험한 실패는 완벽한 냉각이 아니라, 과도한 시스템 복잡도와 무게로 인해 완주율과 차량 동특성을 스스로 망가뜨리는 것이다. 따라서 본 절에서는 온도 지표의 개선이 제약 비용을 정당화할 때만 설계안으로 채택하는 원칙을 적용한다. | ||
| + | ::최종 KPI는 Tmax ≤ 50°C, ΔT ≤ 5°C를 중심으로 설정하며, 냉각 소비전력 ≤ 80 W, 냉각 시스템 질량 ≤ 배터리 질량의 60%, 부피 증가 ≤ 50%를 설계 제약으로 둔다. 여기서 Tmax는 안전·출력 제한 리스크를, ΔT는 팩 내 열 불균일로 인한 국부 리스크를 직접적으로 나타낸다. 냉각 시스템이 이 제약을 넘어서면 아무리 온도가 내려가도 대회용 시스템으로는 부적절하다. | ||
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| + | :나. 후보군 구성 전략과 비교 기준점 정의 | ||
| + | ::Baseline은 팩 내부가 공기이며 별도 냉각장치가 없는 기준 케이스다. onlyStatic은 팩 내부 유체만 변경한 케이스로, 정적 침지 자체의 효과를 분리 평가하기 위한 비교 기준이다. 이 두 기준점을 먼저 고정하면, 이후 능동 냉각 구조를 추가했을 때 얻는 온도 개선이 순수하게 구조 추가의 기여인지, 단순히 유체 치환의 기여인지 구분할 수 있다. | ||
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| + | ::개념설계 단계에서 케이스 정의를 고정하고, 이후 단계는 이 정의를 변경하지 않는다. 여기서 CH는 Static + Channel Cooling(CH), CP는 Static + Cold-Plate(CP), CIC는 Composite Immersion Cooling(CIC, MHPA 적용)으로 정의한다. | ||
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| + | :다. 5개 케이스의 구조 정의와 열전달 경로 | ||
| + | ::Baseline은 내부 대류 및 전도 경로가 제한되어 열이 축적되기 쉬운 구조다. Baseline은 실패를 위한 케이스가 아니라, 개선량을 정량화하기 위한 기준점이다. SIC은 셀과 유체의 접촉을 통해 열저항을 줄이고, 팩 내부 유효 열용량을 증가시켜 온도 상승을 완화한다. 또한 셀 주변 온도장 분포를 완만하게 해 ΔT 감소에 유리한 기본 구조를 형성한다. 단, 반복 주행에서 열이 누적될 가능성이 남기 때문에, 운용 전략 또는 보조 열경로의 필요성이 함께 검토된다. | ||
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| + | ::Static + Cold-Plate(CP)는 셀 하부에 cold-plate를 배치하고 내부 냉각수 루프로 열을 회수하는 구조로 정의한다. CP의 강점은 구조 해석과 제작이 비교적 직관적이고, 방열 경로가 명확하다는 점이다. 또한, 상용차에서도 많이 활용하고 있는 메서드인 만큼 해외 대학 자작자동차에서도 이를 활용하거나 연구하는 레포트들을 다수 확인할 수 있었다. 반면 냉각수 2차 루프는 펌프 전력, 누설 리스크, 부품 수 증가라는 비용을 동반한다. | ||
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| + | ::Static + Channel Cooling(CH)는 셀 홀더 또는 플레이트 내부에 채널을 형성하여 셀 측면에서 직접 열을 수거하는 방식으로 정의한다. CH는 열원과 열제거 경로를 가깝게 배치할 수 있어 열응답을 빠르게 만들 수 있지만, 유로 설계가 복잡해지고 압력강하 및 분배 균일성 문제가 생길 수 있다. | ||
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| + | ::Composite Immersion Cooling(CIC)은 Micro Heat Pipe Array(MHPA)를 이용해 국부 열을 특정 방열 구간으로 빠르게 이동시키고, 해당 구간에서 소유량 순환으로 열을 배출하는 구조로 정의한다. CIC의 설계 의도는 단순 평균 온도 저감이 아니라, 국부 핫스팟을 제거해 Tmax 상한과 ΔT 상한을 동시에 만족시키는 데 있다. 이는 아직 어디서도 시도되지 않는 차세대 냉각 시스템이고, 해외 저널에서 2개의 해석 연구[4-5]만이 존재하여 그 방법론 구현에 대한 자료가 부족한 실정이다. 이러한 이유로, 제작 공정성과 신뢰성 검증이 반드시 동반되어야 한다. | ||
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| + | :라. CFD analysis 1: Method Optimization | ||
| + | ::Method Optimization의 목적은 어떤 메서드가 본 프로젝트의 제약조건 하에서 성립 가능한지를 판별하는 것이다. 비교 지표는 Tmax, ΔT이며, 제약 비용은 소비전력, 질량, 부피 증가, 누설 및 제작 리스크로 정의한다. 이때 온도 성능이 좋아도 제약 비용이 폭증하면 탈락이다. 예를 들어 0.3°C 낮추려고 펌프 전력을 두 배로 쓰는 설계는 매우 비효율적이기 때문에 채택할 수 없다. | ||
| + | ::본 비교는 메서드 자체의 차이만을 분리해 관찰하기 위해, Appendix A-3.1에 정리된 CFD 통제 변인을 고정한 상태에서 수행한다. 즉, Baseline, onlyStatic, CH, CP, CIC 간 비교에서 형상/메싱/물성/경계조건/해석모델/솔버 설정은 동일하게 유지하고, 열전달 경로를 규정하는 메서드 구성만 변경한다. 이 통제 설계는 결과 차이가 입력 조건의 흔들림이 아니라 메서드 차이에서 기인함을 보장한다. | ||
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| + | :마.CFD analysis 2: Hyperparameter tuning | ||
| + | ::Hyperparameter Tuning은 유량, 세부 유로 형상, 유체 체적, 절연유 종류, 냉각수 조건, 모듈 배치 등 다양한 후보를 포함할 수 있으나, 모든 변수를 동시에 튜닝하면 해석도 산만해지고 제한된 시간 내에 프로젝트를 완료할 수 없다는 문제가 있다. 본 프로젝트는 Cell spacing이 열 성능과 패키징 성능을 동시에 좌우한다는 점에 착안해, 단일 변수 스윕으로 설계 의사결정을 단순화한다. | ||
| + | ::Cell spacing이 커지면 유체 체적 증가와 열확산 경로 확보로 Tmax 및 ΔT가 유리해질 가능성이 있으나, 홀더 및 구조재 증가로 질량·부피 제약과 충돌할 수 있다. 반대로 spacing이 작아지면 패키징은 유리하지만 국부 열집중으로 ΔT가 악화될 수 있다. 따라서 본 튜닝은 메서드는 고정하고 spacing만 변화시키는 단일 변수 비교로 수행하여, 결과의 해석 가능성과 재현성을 확보한다. | ||
===이론적 계산 및 시뮬레이션=== | ===이론적 계산 및 시뮬레이션=== | ||
2025년 12월 17일 (수) 06:33 판
프로젝트 개요
기술개발 과제
국문 : 차세대 경주용 배터리 열관리 시스템 개발
영문 : Development of a Next-Generation EV-Battery Thermal Management System for Formula Student ..
과제 팀명
감다식었노조
지도교수
이동찬 교수님
개발기간
2025년 6월 ~ 2025년 12월 (총 4개월)
구성원 소개
서울시립대학교 기계정보공학부·과 20204300** 심**(팀장)
서울시립대학교 기계정보공학부·과 20204300** 오**
서울시립대학교 기계정보공학부·과 20204300** 임**
서울시립대학교 기계정보공학부·과 20204300** 엄**
서울시립대학교 기계정보공학부·과 20214300** 강**
서론
개발 과제의 개요
개발 과제 요약
본 과제는 Formula Student의 고출력·고가속 주행 환경에서 발생하는 배터리 팩 과열과 온도 불균일 문제를 해결하기 위한 실사용 가능한 열관리 시스템 개발을 목표로 한다. 성능 평가는 셀 최대온도(Tmax)와 온도 편차(∆T)를 핵심 지표로 하며, 최종 KPI는 Tmax ≤ 50 °C, ∆T ≤ 5 °C로 설정하였다. 기본 냉각 방식으로 Static Immersion Cooling을 적용하고, 반복 주행 시 열 축적 완화를 위해 Heat Pipe를 결합한 복합 구조를 제안한다. 공기 냉각, 단순 침지, Cold Plate, Channel Cooling, 복합 침지 구조를 동일 조건에서 비교·평가하여 성능 대비 질량·전력·구조 복잡도의 trade-off를 정량적으로 분석한다. 최종적으로 CFD 해석과 축소 시제품 실험을 통해 Formula Student에 적용 가능한 최적 설계를 도출한다.
개발 과제의 배경
기존 배터리 팩은 대회 안전 규정상 외기와 완전 분리된 밀폐 구조였고, 팩 내부에 별도의 BTMS가 없었다. 이 상태에서 테스트/주행 조건이 가혹해지면 열이 팩 내부에 축적되며, 실제로 약 15분 주행만에 Tmax가 약 50 °C 수준에 도달하고 이를 반복하여 주행하다, 배선 단선 사례가 발생하였다. 해당 사례는 열관리를 고려하지 않은 밀폐 팩 조합이 대회 환경에서 구조적으로 취약함을 보여주며, 열관리 대책이 성능 문제가 아니라 안전과 완주율의 문제임을 명확히 한다.
셀 온도가 상승하면 내부 저항 증가와 전기화학 반응 가속으로 열화가 촉진되고, 특정 셀에 온도가 집중되면 ∆T가 증가하여 국부적 리스크가 커진다. Formula Student에서는 랩타임·완주율이 중요하므로, 주행 후반에 고온 구간 진입 빈도 증가 → 출력 제한 → 랩타임 편차 확대의 악순환이 발생할 가능성이 높다.
따라서 본 과제는 Tmax뿐 아니라 ∆T를 핵심 지표로 관리하며, 균일성 확보를 통해 출력 재현성과 안전 여유를 동시에 확보하고자 한다. 상용 EV 수준의 복잡한 수랭 루프나 고가 열교환기는 성능을 보장할 수 있지만, 학생 제작 환경에서는 질량·부피·누설 리스크·제작 난이도가 급격히 증가한다. 또한 대회 규정에 따른 밀폐 팩 제약 때문에 외기 유입을 전제로 한 공랭식은 구조적으로 한계가 존재한다.
본 프로젝트는 이러한 제약을 출발점으로 삼아 SIC 기반 + 최소한의 보조 경로(HP/국부 루프)로 최대의 열 성능을 확보하는 방향을 제시한다. BTMS는 열유체·전기·제어·패키징이 동시에 결합되는 시스템이며, 한번 설계·검증된 프레임워크는 차기 차량에도 재사용 가능하다. 본 프로젝트가 산출하는 설계 변수–성능 응답–trade-off와 B.C./I.C. 기반 해석 절차, Simulink 기반 모니터링·제어 구조는 후속 세대가 반복 시행착오 없이 발전시킬 수 있는 자산이 된다.
개발 과제의 목표 및 내용
열적 목표는 Tmax 상한 제어(과열 방지), ∆T 최소화(균일성 확보)로 구성된다. 시스템 제약 목표는 냉각 소비전력 ≤ 80 W, 냉각 시스템 질량 ≤ 배터리 질량의 60%, 냉각 시스템 부피 증가 ≤ 50%로 설정하여 Formula Student의 경량화·전력 마진 요구를 동시에 만족하도록 한다. 이 KPI 세트는 상세설계 단계에서 최종 기준으로 정리되었으며, 이후 성능 검증의 공통 잣대로 사용한다.
SIC은 팩 내부의 기본 열완충과 균일화 기능을 수행한다. 그 위에서 CP는 하부 간접 수랭 루프를 통해 열을 회수하는 구조이며, CH는 셀 측면에 가까운 채널에서 직접 열을 수거하는 구조다. CIC는 MHPA를 통해 핫스팟 열을 분리된 영역으로 우회 전달하고, 해당 영역에서 냉각을 수행하는 복합 액침 개념이다. 또한 국부 열수송 소자로 Heat Pipe(HP)를 활용하여, 주행 중 무전력 열수송 및 피트 스톱 시 응축부 강제대류를 결합한 Pit-stop Boost Cooling 운용 전략을 구성한다.
해석 단계에서는 물성 확보와 비교 용이성을 위해 Static 유체를 Water–Glycol 1:1로 모델링하고, 동적 루프가 필요한 경우에는 증류수를 사용하여 유량–압력강하 조건을 통제한다. 반면 시제품 단계에서는 전기적 절연과 안전을 우선하여 KF-96 실리콘 오일을 적용한다. 이와 같은 유체 구분을 문서 초반에 선언함으로써, 해석-실험 간 유체 상이로 인해 생길 수 있는 해석 비교 혼선을 예방한다.
CFD 단계에서는 동일 팩 형상과 공통 B.C./I.C.를 적용하여 Baseline/onlyStatic/CP/CH/CIC 간 Tmax·∆T 응답을 비교한다. 또한 해석의 신뢰도는 격자보다 B.C./I.C.의 물리적 근거가 더 크게 지배한다는 관점을 적용하여, 입력 조건(열부하, 유량, 물성, 경계 열전달 조건)의 근거를 명시하고 일관되게 유지한다. 이후 시제품 단계에서는 동일 부하 조건에서 Baseline과 SIC+HP 구조의 온도 응답을 비교하여, 설계 의도(과열 억제 및 균일성 개선)가 실제 하드웨어에서도 재현되는지 확인한다.
본 프로젝트는 Arduino Mega 기반 센서 데이터 수집과 Simulink 기반 알고리즘을 연동하여 Tmax, ∆T를 실시간 계산한다. 또한 GUI에서 온도 상태를 직관적으로 표시하고, 팬/펌프 등 액추에이터를 제어할 수 있도록 구성하여 시연 중 데이터 획득 및 제어 가능성을 동시에 검증한다.
관련 기술의 현황
관련 기술의 현황 및 분석(State of art)
- 전 세계적인 기술현황
- Formula student 환경에서의 배터리 냉각은 공랭식, 수랭식, 액침 냉각으로 구분되며, 성능 지표는 최대 온도, 균일성, 소비전력 및 시스템 질량/부피로 수렴한다.
- 1) 공랭식
- 공랭식은 단순·경량이라는 장점이 있으나, 고부하·연속 주행에서 팬 전력 대비 열저항이 크게 남는다. KEAI의 36 cell 모듈은 유입속도 2–17 m s-1, 덕트·팬 형상 최적화로 Tmax ≈ 41°C 수준을 달성했지만, 고풍량일수록 소음·전력 소모가 증가하고 차체 공간을 잠식한다.
- 2) 수랭식
- 수랭식은 라디에이터–펌프–배관으로 구성된 폐루프 제어가 가능해 열용량·열교환 잠재력이 크다. University of Illinois[28]는 18650 480셀 팩에 대해 병렬 유로, 펌프 유량≈1.2 LPM, 라디에이터 전열면적 ≤ 0.05 m², 외기 풍속 ≥ 3 m s-1, 냉각수 25°C 이하 조건에서 성능을 끌어올렸고, Oxford[30]는 유로 배치·제어 전략을 대회 맥락에 맞춰 조율해 온도 상승을 억제했다. 다만 펌프·라디에이터로 인한 질량·부피·배관 복잡도가 크고 누설·정비 리스크가 따른다.
- 3) 액침 냉각(Immersion cooling)
- 액침 냉각은 셀–냉매 간 접촉 열저항을 최소화해 동일 전력 대비 가장 낮은 열저항을 제공한다. 동아대 4S4P(3.5 Ah) 팩은 절연유 직침지에서 방전율 1–4C, 유량 0.4–1.0 LPM, 입구 15–35°C를 스윕하여 20–45°C 범위 내 제어 및 ∆T ≈ 0–5°C를 달성했고, 4C에서도 Tmax ≈ 44.6°C로 관리했다. [22] University of Leeds는 팜 바이오디젤 기반 절연유로 3S2P(20 Ah pouch) 팩을 침지하고 셀 간격 5 mm, 채널 폭 10 mm 등 기하 파라미터를 최적화해 최대온도·압력강하를 동시 저감했으며, 소재단가($4–7/L 대안 vs $50–100/L 불소계)와 시스템 질량 43% 저감 가능성을 제시했다. [44] 요약하면, 고부하 레이스 조건에서 절대 성능은 액침≥수랭≫공랭의 순으로 관찰되며 [1-4], 수랭은 설계 자유도와 외기 연동성, 액침은 균일성과 응답성에서 우수하다.
내용
- 특허조사 및 특허 전략 분석
- Formula student 도메인에 한정하면 BTMS 관련 등록특허·제품 레퍼런스는 사실상 희소하며, 공개 자료의 대부분은 대학 팀 리포트·학술 논문 형태다. 특히 액침 냉각은 상용 EV 대비 안전규정·경제성·정비성 이슈로 대회 적용 사례가 드문 신기술이고, 수랭식 또한 팀별 맞춤 설계가 많아 표준화된 제품보다는 설계 보고서 중심의 기술 확산 양상을 보인다. 이 때문에 직접적인 특허 맵으로 경쟁 강도를 판단하기 어렵고, 대신 각 방식의 핵심 설계변수와 성능지표를 기준으로 technology-benchmarking이 더 적합하다. 현재 확보 가능한 공개자료는 동아대·Leeds의 액침, Oxford·Illinois의 수랭, KEAI 공랭 사례 [15, 21, 22, 28, 30, 44]등으로, 이는 당장 FTO를 저해할 가능성이 낮은 반면, 우리 설계의 베이스 라인을 제공한다.
- 현 시점의 최우선 전략은 특허 출원보다 검증된 설계-제어의 독창성을 축적하는 것이다. 정지형 액침 + Heat Pipe + 모델기반 제어라는 아키텍처 자체는 일반 개념이지만, formula student 맥락에서의 구체적 결합—예컨대
- (i) 배터리 셀·팩·모듈 케이스까지 포함한 침지 가능 영역의 최적 분할
- (ii) 액침 유체의 물성치 기반 최적화와 셀 간격/채널 폭의 동시 최적화
- (iii) Heat Pipe 배치와 침지 유동장 간 간섭 최소화
- (iv) Simulink-BMS 연동을 통한 펌프 PWM/팬 단계의 규칙 기반+모델기반 하이브리드 제어 로직은 충분히 창작성이 있다.
- 단기적으로는 실험 데이터에 근거한 설계 파라미터–성능 응답과 제어 로직의 결합을 서울시립대학교 자작자동차 동아리 노하우로서 축적하고, 반복 실험을 통해 재현성과 안전성(밀폐 팩, 누설·전기적 절연) 근거를 확보한다. 중기적으로는 모듈화된 하우징·유로·센서 인터페이스, 작동유체 체적 관리 구조, Heat Pipe 고정 구조, 제어 파라미터의 시스템 단위 튜닝 알고리즘 등 구조·제어 결합형 청구항을 중심으로 국내 특허 출원 목표로 하고 있다.
- 이렇게 방식을 통해 공개 자료가 적은 세그먼트의 특성을 활용해, 본 과제만의 실험 축적·설계규칙·제어전략을 독립적인 프로세스로 보호하면서도, formula student의 경량·저전력 제약을 만족하는 차별적 포지션을 선점할 수 있다.
- 기술 로드맵
- 자작전기차의 현실 제약(경량·저전력·정비성·밀폐형 팩 규정)과 기술 발전 순서를 고려하면, 기술 로드맵은은 공랭식 기본형에서 수랭식 폐루프, 그리고 액침 냉각으로 진화하는 패턴이었음을 알 수 있다. 초기 단계는 팬/덕트 형상과 유입속도 최적화로 저비용 성능 향상을 노리되, ∆T 한계와 고주파 충·방전에서의 열저항 이슈가 남는다. 중기 단계에서 수랭식은 펌프 PWM, 라디에이터 면적, 유량–압력강하 설계, 외기 풍속 활용을 포함한 제어 전략으로 경쟁력을 확보한다. 최종 단계인 본 과제는 정지형 액침 냉각을 코어로 하고 Heat Pipe를 보조 경로로 결합하여 국부 핫스팟을 제거하고, Simulink 모델기반 제어로 펌프/팬을 상황 인지적으로 구동해 에너지 효율을 극대화한다. 이 로드맵에서 하이퍼파라미터의 축은 유체(종류·점도·비열), 기하(셀 간격·채널 폭·전열면), 운전(유량·입구온도·외기 조건), 부하(C-rate)로 정의되며, 각 축은 성능–질량–전력 간 명확한 trade-off를 가진다. 본 과제의 Hybrid-BTMS는 액침의 저열저항·높은 균일성을 기본으로, Heat Pipe의 무전력 수동 열수송과 최소 팬/펌프 제어를 결합해, 고부하에서도 Tmax < 50°C, ∆T < 5°C를 현실적인 질량·전력 예산 내에서 달성하도록 설계된다.
시장상황에 대한 분석
- 경쟁제품 조사 비교
- 경쟁군은 동일한 Student Formula 맥락에서 EV 배터리를 냉각하는 세 범주 공랭식, 수랭식, 액침 냉각과 이를 사용한 대표 대학 또는 논문 사례이다. 핵심 비교 축은 최대온도(Tmax), 균일성(∆T), 소비전력/질량, 규정 적합성(밀폐 팩)이다.
- • 공랭식(KEAI 저널, 36-cell): 유입속도 2–17 m s-1와 덕트/팬 형상 최적화로 Tmax ≈ 41°C 수준까지 낮출 수 있으나, 고풍량일수록 소음·전력 소모 증가와 공간 점유가 커진다. 밀폐형 팩 규정에서는 외기 활용의 이점을 얻기 어렵다.
- • 수랭식(Oxford, Illinois): 라디에이터–펌프–배관 폐루프. Illinois는 480셀 대형 팩에서 유량≈1.2 LPM, 라디에이터 전열면적 ≤0.05 m², 외기 풍속 ≥3 m s-1, 냉각수 25°C 이하 조건에서 성능을 최적화했고, Oxford는 유로 배치/제어 전략을 대회 시나리오에 맞춰 조정해 온도 상승을 억제했다. 성능은 우수하지만 질량·부피·배관 복잡도와 누설 리스크가 있고 추가 전력까지 필요하다는 단점이 있다.
- • 액침 냉각(동아대, Leeds): 절연유 직침지로 셀–냉매 접촉 열저항을 최소화해 ∆T ≤ 5°C 수준의 높은 균일성을 달성했다(동아대: 4S4P, 1–4C, 0.4–1.0 LPM, 입구 15–35°C, 4C에서 Tmax ≈ 44.6°C). Leeds는 셀 간격 5 mm/채널 폭 10 mm 최적화와 바이오디젤계 절연유로 압력강하·최대온도 동시 저감과 시스템 질량 절감을 제시했다. 유지보수·유체 관리가 과제이나, 밀폐 팩에서도 성능을 확보할 수 있다.
- 마케팅 전략 제시
- Student Formula에서 시장은 대회 경쟁력 + 팀 내/타 대학 확산성으로 해석된다. 전략의 축은 검증, 모듈화, 확장성, 안전성이다.
- 1. 검증 중심: KPI를 공개지표로 삼아 성능을 정량 증명한다(∆T < 5°C, Tmax < 50°C, P ≤ 80 W, 질량/부피 상한). 대회 시나리오(연속 고가감속·고출력·고주파 충방전)를 HIL/서킷 재현으로 테스트해 Trade-off를 수치로 제시한다.
- 2. 모듈화·재사용: 정지형 액침 하우징 + Heat Pipe + 센서/배선 인터페이스를 표준화해 후속 차량에 재사용/확장 가능하도록 설계한다(과제의 확장성 목표와 정합).
- 3. 안전·신뢰성: 밀폐 팩 규정에 부합하면서 과열로 인한 단선·출력 제한 문제를 해소한다는 메시지를 전면에 둔다(작년 대회 이슈의 직접 대응).
- 4. 기술 문서: 설계 지침(유체 선택, 셀 간격/채널 폭, 제어지도)을 기술 백서/튜닝 가이드로 문서화하고, 핵심 로직 일부는 공개해 신뢰를 확보한다. 핵심 레시피(DoE–메타모델–제어 연동)는 노하우로 보호한다.
개발과제의 기대효과
기술적 기대효과
- 열 성능 안정화: 레이스 구간 동안 Tmax < 50°C, ∆T < 5°C 달성 및 유지. 균일성 확보로 셀 저항 상승과 지역 열화 억제 => 성능·수명·안전 여유 향상
- 효율적 구동: Simulink 모델기반 제어로 펌프 PWM/팬 단계를 상황 인지적으로 제어하여 소비전력 ≤80 W 상한 유지
- 경량·패키징: 냉각 시스템 질량 ≤60%, 부피 ≤50% 상한을 준수하면서 밀폐 팩 내부에 패키징, Heat Pipe는 무전력·고자유도 부품으로 국부 핫스팟을 억제
- 확장성: 모듈형 하우징/유로/센서 인터페이스로 차기 차량·고출력 팩에 재사용·확장 가능
경제적, 사회적 기대 및 파급효과
- 대회 성능·완주율 향상: 고온 진입에 따른 출력 제한/성능 편차를 줄여 랩타임 안정화와 완주 가능성을 높인다(작년 이슈의 구조적 해결).
- 안전성 제고: 과열·단선 리스크 저감, Thermal Runaway 안전 여유 증대(온도 상한/균일성 목표의 직접 효과).
- 비용·자원 효율: 팀 예산 5백만원 내에서 양산 부품(펌프/파이프/제어) 위주로 구성해 도입 장벽을 낮춘다. 기성품 BOM 예시(펌프 60 W, 파이프, 제어보드 등)로 구매·조립 난이도를 낮추고 후속 차량에 재사용한다.
- 교육적 가치: CFD–DoE–제어–실차 검증이 연결된 캡스톤 프로세스 경험을 제공, 팀 내 지식 격차(고학년 부재) 보완에 기여.
- 확산 가능성: 문서화된 튜닝 가이드/모듈 키트 형태로 타 대학 동아리로 확산 가능
기술개발 일정 및 추진체계
개발 일정
| 단계별 세부 개발 내용 | 담당자 | 개발기간 (주 단위) | 비고 | |||||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 9월 | 10월 | 11월 | 12월 | |||||||||||||||
| 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | 2 | 3 | 4 | |||
| 문제 상황 정의 및 해결 방안 모색 |
전원 | 2025년 6-8월 완료 | ||||||||||||||||
| 냉각 메소드 선행 연구·조사 | 심*영 임*욱 강*규 |
2025년 6-8월 완료 | ||||||||||||||||
| 제어 시스템 선행 연구·조사 | 오*택 엄*웅 |
2025년 6-8월 완료 | ||||||||||||||||
| 프로젝트 전반 계획 수립 | 전원 | |||||||||||||||||
| 메소드별 CFD 해석 및 최적 메소드 분석 |
심*영 임*욱 강*규 |
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| 제어 시스템 설계·제작 및 물품 선정·구매 |
오*택 엄*웅 |
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| CFD 활용 세부 파라미터 튜닝 | 심*영 임*욱 강*규 |
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| 액체 순환 시스템 설계·제작 및 배터리팩 제작 연습 |
오*택 엄*웅 |
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| 시제품 제작 프로세스 합의 | 전원 | |||||||||||||||||
| 배터리 시스템 제작 | 전원 | |||||||||||||||||
| EV-BTMS 제작 | 전원 | |||||||||||||||||
| 성능 시험 및 시연 준비 | 전원 | |||||||||||||||||
구성원 및 추진체계
- 역할 분담
- • 심준영(PM): 열유체 해석 총괄, 기술 문서 총괄
- • 임진욱(CFD Engineer): 열유체 해석 담당, 프로젝트 일정 관리
- • 강진규(CAD Lead): 기구 설계 및 패키징 총괄, 열유체 해석 담당
- • 오정택(Simulink Lead): 제어 시뮬레이션 총괄, 재정 문서 총괄
- • 엄환웅(Simulink Engineer): 제어 시뮬레이션 담당, 회의록/대내 보고
- • 이동찬 교수(지도 교수): 기술 자문, 안전 승인, 프로젝트 전반에 대한 검토
- • 김호건 이사(기술 고문): CFD 해석에 대한 검증 및 교정
설계
설계사양
제품의 요구사항
| 번호 | 요구 사항 | D-or-W | 비고 |
|---|---|---|---|
| 1 | 셀 간 ΔT ≤ 5°C | D | High |
| 2 | 단일 셀 Tmax ≤ 50°C | D | High |
| 3 | 밀폐 팩 대회 규정 준수 | D | High |
| 4 | 누설 방지 / 전기적 절연 확보 | D | High |
| 5 | 냉각 시스템 소비전력 ≤ 80 W | W | Med |
| 6 | 냉각 시스템 질량 ≤ 배터리 질량의 60% | W | Med |
| 7 | 냉각 시스템 부피 증가 ≤ 50% | W | Med |
| 8 | 제어 연동성: 모델기반 제어로 펌프/팬 운전 최적화 | W | Low |
설계 사양
- 가. 설계사양의 목적과 평가 프레임
- 본 프로젝트는 대회 환경에서 실제로 운용 가능한 열관리 시스템을 구현하는 것을 목표로 하며, 설계–해석–시제품–검증을 하나의 파이프라인으로 묶어 진행한다. 이를 위해 열 성능 평가는 Tmax·∆T를 공통 지표로 사용한다. Tmax는 운전 구간 동안 셀 온도의 최대값으로 과열 위험과 출력 제한 가능성을 대표한다. ΔT는 동일 시각에서 셀 온도의 최대값과 최소값 차이로 정의하며, 온도 균일성과 국부 리스크(핫스팟, 배선 손상 가능성)를 대표한다.
- 나. 절량 KPI 및 시스템 제약
- 본 프로젝트의 최종 정량 KPI는 Tmax ≤ 50°C, ΔT ≤ 5°C, 냉각 소비전력 ≤ 80 W, 질량 ≤ 배터리 질량의 60%, 부피 증가 ≤ 50%로 설정한다. 여기서 온도 지표(Tmax·∆T)는 안전/성능/열화 리스크를 직접적으로 나타내는 핵심 성능축이며, 소비전력·질량·부피 제약은 학생 제작 환경에서 실현 가능한 시스템 복잡도와 패키징 가능성을 보장하기 위한 필수 제약이다.
- 초기 문서에서는 해외 저널에 게재된 대표적인 리뷰 논문[1-2]에서 제시되는 권장 운전 온도 범위(대략 15–35°C 또는 40°C)를 기준으로 Tmax ≤ 40°C를 목표로 설정했으나, 고출력·고가속·밀폐 팩 제약을 동시에 고려할 경우 40°C는 설계 경계 상한으로 지나치게 엄격하다는 점이 확인되었다. 이에 산학협력사 MPSE 자문(산업 현장에서는 최대 온도 기준을 50°C까지 유하게 보는 사례 존재)과 동일 B.C./I.C. 기반 반복 CFD 결과를 근거로 최종 KPI를 Tmax ≤ 50°C로 승격하였다.
- 다. 온도 상한(Tmax, T) 설정의 레퍼런스 근거
- BTMS 리뷰 문헌에서는 리튬이온전지의 최적 운용 온도 범위를 대체로 15–35°C로 제한하는 관점이 반복적으로 제시되며, 균일성 또한 5°C 이하 확보가 권장된다. Thakur[2]는 리튬이온 전지의 optimal operating temperature range가 보통 15–35°C로 제한된다고 서술한다. Xin[1] 역시 BTMS의 기능을 이상적 온도 범위 유지로 정의하며 권장 범위를 15–35°C, 온도 균일성은 5°C 미만으로 제시한다. 또한 BTMS 성능 비교 지표로 Tmax와 ΔT를 선택하는 기준을 명시하고, 비교 데이터는 Tmax가 40°C 이하로 제한된 조건을 사용했다는 점을 밝힌다.
- 본 프로젝트는 이 문헌 기준을 이상적 기준선으로 채택하되, 2024 실차 경험과 대회 제약(밀폐 팩, 고부하, 반복 주행)을 반영하여 현실적인 설계 상한으로 Tmax ≤ 50°C를 최종 KPI로 확정하고, 균일성은 문헌 합의에 맞춰 ΔT ≤ 5°C를 유지한다.
- 라. 소프트웨어∙검증 요구(모니터링 및 제어 연동)
- 본 프로젝트는 Matlab/Simulink 기반 알고리즘과 GUI를 통해 Tmax, ΔT, Tavg를 실시간 계산하고, 팬 제어 신호 및 표시값으로 활용하여 시연 중 온도 응답을 모니터링한다. 즉, 설계사양에서 정의한 KPI는 보고서용 지표가 아니라, 실제 운용에서 상태변수로 작동하도록 설계된다. 이 구조가 완성되면, 주행 중에는 SIC 중심으로 운용하고 피트 스톱에서만 보조 냉각을 활용하는 Pit-stop Boost Cooling 같은 운용 전략도 KPI 기반으로 검증·튜닝이 가능해진다.
개념설계안
- 가. 개념설계의 목표와 설계 철학
- 본 프로젝트는 온도 성능을 Tmax, ΔT로 정량화하고, 이를 만족시키는 과정에서 소비전력, 질량, 부피 증가를 동시에 제약하는 다목적 문제로 BTMS를 정의한다. 특히 본 시스템은 단순히 최저 온도를 목표로 하지 않는다. Formula Student에서 가장 위험한 실패는 완벽한 냉각이 아니라, 과도한 시스템 복잡도와 무게로 인해 완주율과 차량 동특성을 스스로 망가뜨리는 것이다. 따라서 본 절에서는 온도 지표의 개선이 제약 비용을 정당화할 때만 설계안으로 채택하는 원칙을 적용한다.
- 최종 KPI는 Tmax ≤ 50°C, ΔT ≤ 5°C를 중심으로 설정하며, 냉각 소비전력 ≤ 80 W, 냉각 시스템 질량 ≤ 배터리 질량의 60%, 부피 증가 ≤ 50%를 설계 제약으로 둔다. 여기서 Tmax는 안전·출력 제한 리스크를, ΔT는 팩 내 열 불균일로 인한 국부 리스크를 직접적으로 나타낸다. 냉각 시스템이 이 제약을 넘어서면 아무리 온도가 내려가도 대회용 시스템으로는 부적절하다.
- 나. 후보군 구성 전략과 비교 기준점 정의
- Baseline은 팩 내부가 공기이며 별도 냉각장치가 없는 기준 케이스다. onlyStatic은 팩 내부 유체만 변경한 케이스로, 정적 침지 자체의 효과를 분리 평가하기 위한 비교 기준이다. 이 두 기준점을 먼저 고정하면, 이후 능동 냉각 구조를 추가했을 때 얻는 온도 개선이 순수하게 구조 추가의 기여인지, 단순히 유체 치환의 기여인지 구분할 수 있다.
- 개념설계 단계에서 케이스 정의를 고정하고, 이후 단계는 이 정의를 변경하지 않는다. 여기서 CH는 Static + Channel Cooling(CH), CP는 Static + Cold-Plate(CP), CIC는 Composite Immersion Cooling(CIC, MHPA 적용)으로 정의한다.
- 다. 5개 케이스의 구조 정의와 열전달 경로
- Baseline은 내부 대류 및 전도 경로가 제한되어 열이 축적되기 쉬운 구조다. Baseline은 실패를 위한 케이스가 아니라, 개선량을 정량화하기 위한 기준점이다. SIC은 셀과 유체의 접촉을 통해 열저항을 줄이고, 팩 내부 유효 열용량을 증가시켜 온도 상승을 완화한다. 또한 셀 주변 온도장 분포를 완만하게 해 ΔT 감소에 유리한 기본 구조를 형성한다. 단, 반복 주행에서 열이 누적될 가능성이 남기 때문에, 운용 전략 또는 보조 열경로의 필요성이 함께 검토된다.
- Static + Cold-Plate(CP)는 셀 하부에 cold-plate를 배치하고 내부 냉각수 루프로 열을 회수하는 구조로 정의한다. CP의 강점은 구조 해석과 제작이 비교적 직관적이고, 방열 경로가 명확하다는 점이다. 또한, 상용차에서도 많이 활용하고 있는 메서드인 만큼 해외 대학 자작자동차에서도 이를 활용하거나 연구하는 레포트들을 다수 확인할 수 있었다. 반면 냉각수 2차 루프는 펌프 전력, 누설 리스크, 부품 수 증가라는 비용을 동반한다.
- Static + Channel Cooling(CH)는 셀 홀더 또는 플레이트 내부에 채널을 형성하여 셀 측면에서 직접 열을 수거하는 방식으로 정의한다. CH는 열원과 열제거 경로를 가깝게 배치할 수 있어 열응답을 빠르게 만들 수 있지만, 유로 설계가 복잡해지고 압력강하 및 분배 균일성 문제가 생길 수 있다.
- Composite Immersion Cooling(CIC)은 Micro Heat Pipe Array(MHPA)를 이용해 국부 열을 특정 방열 구간으로 빠르게 이동시키고, 해당 구간에서 소유량 순환으로 열을 배출하는 구조로 정의한다. CIC의 설계 의도는 단순 평균 온도 저감이 아니라, 국부 핫스팟을 제거해 Tmax 상한과 ΔT 상한을 동시에 만족시키는 데 있다. 이는 아직 어디서도 시도되지 않는 차세대 냉각 시스템이고, 해외 저널에서 2개의 해석 연구[4-5]만이 존재하여 그 방법론 구현에 대한 자료가 부족한 실정이다. 이러한 이유로, 제작 공정성과 신뢰성 검증이 반드시 동반되어야 한다.
- 라. CFD analysis 1: Method Optimization
- Method Optimization의 목적은 어떤 메서드가 본 프로젝트의 제약조건 하에서 성립 가능한지를 판별하는 것이다. 비교 지표는 Tmax, ΔT이며, 제약 비용은 소비전력, 질량, 부피 증가, 누설 및 제작 리스크로 정의한다. 이때 온도 성능이 좋아도 제약 비용이 폭증하면 탈락이다. 예를 들어 0.3°C 낮추려고 펌프 전력을 두 배로 쓰는 설계는 매우 비효율적이기 때문에 채택할 수 없다.
- 본 비교는 메서드 자체의 차이만을 분리해 관찰하기 위해, Appendix A-3.1에 정리된 CFD 통제 변인을 고정한 상태에서 수행한다. 즉, Baseline, onlyStatic, CH, CP, CIC 간 비교에서 형상/메싱/물성/경계조건/해석모델/솔버 설정은 동일하게 유지하고, 열전달 경로를 규정하는 메서드 구성만 변경한다. 이 통제 설계는 결과 차이가 입력 조건의 흔들림이 아니라 메서드 차이에서 기인함을 보장한다.
- 마.CFD analysis 2: Hyperparameter tuning
- Hyperparameter Tuning은 유량, 세부 유로 형상, 유체 체적, 절연유 종류, 냉각수 조건, 모듈 배치 등 다양한 후보를 포함할 수 있으나, 모든 변수를 동시에 튜닝하면 해석도 산만해지고 제한된 시간 내에 프로젝트를 완료할 수 없다는 문제가 있다. 본 프로젝트는 Cell spacing이 열 성능과 패키징 성능을 동시에 좌우한다는 점에 착안해, 단일 변수 스윕으로 설계 의사결정을 단순화한다.
- Cell spacing이 커지면 유체 체적 증가와 열확산 경로 확보로 Tmax 및 ΔT가 유리해질 가능성이 있으나, 홀더 및 구조재 증가로 질량·부피 제약과 충돌할 수 있다. 반대로 spacing이 작아지면 패키징은 유리하지만 국부 열집중으로 ΔT가 악화될 수 있다. 따라서 본 튜닝은 메서드는 고정하고 spacing만 변화시키는 단일 변수 비교로 수행하여, 결과의 해석 가능성과 재현성을 확보한다.
이론적 계산 및 시뮬레이션
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상세설계 내용
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결과 및 평가
완료 작품의 소개
프로토타입 사진 혹은 작동 장면
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완료작품의 평가
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특허 출원 내용
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