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无焊丝实现高强度接头,AI“处方”提升电池效能

来源:Ringier 发布时间:2025-09-16 39
工业激光激光焊接 技术前沿产业动态
重型钢铁工业同样受益于这项新型激光焊接技术,现在制造商可焊接壁厚超过20mm的型材。在一项长达4m的起重机吊臂示范项目中,研究所采用高达24kW的多层激光焊接技术,并将V型坡口加工精度优化至开口角度小于5度。

近日,德国研究人员推出新型激光焊接技术,无需填充焊丝即可为电动汽车、航天储罐及重型钢结构打造强度更高、完全无裂纹的焊接接头。由德累斯顿弗劳恩霍夫材料与光束技术研究所(IWS)开发的这项工艺,采用动态光束整形技术控制熔池、减少气孔并提升焊接稳定性。

 

研究所连接技术部门主管Axel Jahn表示,即使最具挑战性的焊接任务——例如难焊合金或厚板连接——如今也能以更低能耗、更少材料消耗和简化后处理的优势,实现高效稳定加工。Jahn强调,高频扫描技术、柔性功率调制及开放式系统控制的结合,带来了传统弧焊无法实现的设计可能性和应用前景。

 

铝合金压铸件与挤压型材的激光焊接工艺实现技术突破,该稳定制程无需填充材料即可在全尺寸组件上形成无裂纹、低孔隙率的完美焊缝

 

从电池壳体到航天储罐
该技术最具吸引力的示范应用之一,出现在汽车领域。研究团队作为欧盟ALBATROSS项目的组成部分,成功开发并测试了全尺寸激光焊接铝制电池壳体。这种轻量化结构将铝挤压型材与压铸铝元件相结合,壁厚可达5mm。但这种材料组合将传统焊接方法推向极限——压铸工艺易产生气孔,而6000系列挤压型材存在热裂敏感性。

 

Jahn表示,新解决方案依靠定向激光束振荡技术,通过熔池运动减少气孔并形成冶金稳定的焊缝。这样可以在无需填充材料的情况下,即可实现高质量的铝材焊接。该电池壳体已集成至实车模型并通过测试,目前正推进二次铝材焊接与铸件连接应用,同时进行可持续性评估。

 

全尺寸激光焊接铝制电池壳体,融合压铸元件与挤压型材的轻量化设计方案

 

在航天领域,团队运用该技术焊接了旋转对称密闭储罐结构。他们采用以热裂倾向著称的高强度2000系列铝合金,激光焊接过程未使用填充材料,即使在三维曲面上也能实现稳定的低温焊接。

 

“该工艺特别适合旋转对称容器密封,目前正进行管道焊接研究,”Jahn解释道,“它能形成密封性好、机械强度高的连接点,兼具变形量小和焊缝强度高的优势。”

 

 

厚板钢材精密焊接革命
重型钢铁工业同样受益于这项新型激光焊接技术,现在制造商可焊接壁厚超过20mm的型材。在一项长达4m的起重机吊臂示范项目中,研究所采用高达24kW的多层激光焊接技术,并将V型坡口加工精度优化至开口角度小于5度。

 

研究人员成功开发出具有工艺稳定性激光焊缝的密闭铝制储罐结构原型机

 

“由此我们成功减少了焊缝体积,节省高达90%的填充材料并基本消除了结构变形,”Jahn在新闻稿中说明,“许多情况下不再需要对大型组件进行矫直——这通常是项高能耗的手动工序。”该项目由萨克森州开发银行资助,主要面向桥梁建设、风电设备和造船工业应用。早期行业的反馈显示,市场对将该技术集成至现有生产线表现出浓厚兴趣。

 

Jahn总结道,研究团队通过集成传感器、先进控制系统和持续工艺质量评估来实现技术落地。这些示范项目完美展现了材料科学、工艺专长与系统集成,如何协同发力。

 

 

电动汽车电池迎来能量“良药”
美国阿贡国家实验室的科学家们,运用机器学习模型成功研发出电池专用新型化学“药物”。通过小数据集训练,研究团队预测出能提升高压电池技术性能的有效化学组合方案。研究人员表示:通过机器学习找到精准配方,可确保电池发挥最佳性能,为开发更高效、更长久的能源解决方案铺平道路。

 

在基于28种添加剂的初始数据集完成模型训练后,研究人员成功预测了125种新组合的性能表现。这种方法使他们避免了预计需要4-6个月的传统实验流程。

 

阿贡实验室计算科学家Hieu Doan指出:传统观念认为训练机器学习模型需要海量数据,但我们的研究证明,无需大量数据也能训练出精准的预测模型——关键在于获得高质量的数据集。

 

机器学习精准配方,助力科学家优化电动汽车电池性能

 

电解液添加剂方案
该研究聚焦于LNMO电池(锂镍锰氧化物电池),这类电池不仅具有更高的能量密度,还避免了钴这种供应链受限材料的使用。然而LNMO电池需在近5伏特的高电压下工作,远超大多数电解液的稳定极限。

 

研究说明指出:手机电池和电动汽车电芯通常工作在4伏左右低电压,而5伏工作电压的LNMO电池远超所有已知电解液的稳定极限。阿贡实验室化学家Chen Liao补充道:这种高能状态会导致电解液与正极发生分解反应,带来诸多技术挑战。

 

为解决这一难题,科学家采用电解液添加剂技术。有效的添加剂在电池初始循环期间分解,在电极表面形成稳定界面层。该保护层不仅能降低电阻,还能减缓性能衰减,从而提升电池整体表现。

 

采用传统方法从数百种候选物质中筛选合适添加剂,需耗时良久。阿贡团队开发的新型机器学习模型,成功建立了添加剂化学结构与电池性能影响之间的预测关联。

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