在汽车电气化发展的趋势下,锂离子电池被广泛地用作新能源汽车的动力电源,但较高的能量密度可能会导致其火灾安全性较低。就目前的技术而言,锂离子电池仍然有无法避免的“热失控”风险,电池火灾安全问题已经在相当程度上制约了电动汽车的发展。电池包灭火系统的冷却性能是保障电池包火灾安全性的关键,但是在面临环境或电池本身的不确定性因素影响下,该性能的表现会发生变化,导致系统可能无法满足灭火冷却的需求。因此,确保灭火系统冷却性能的稳健性对于电池包的安全应用意义重大。本文采用有限元方法进行分析和仿真模拟,并结合最坏情况和自适应代理模型的稳健优化方法,在考虑不确定性因素的影响下,对一种典型的喷淋式电池包灭火系统的参数优化设计展开了研究,具体工作如下:首先,对电池包灭火系统冷却性能及相关的稳健优化方法进行深入研究和分析。针对基于仿真模拟的稳健优化方法可能需要大量的数据样本和运算时间的问题,提出一种结合最坏情况法和自适应代理模型的多层稳健优化框架。其次,建立电池包灭火系统结构模型与CFD有限元仿真模型,建立CFD控制方程,分析系统冷却性能相关输入参数,设定仿真计算的设计参数和不确定性参数,并对其进行参数化处理,以实现对灭火系统冷却性能指标的计算。最后,对电池包灭火系统冷却性能进行考虑不确定性的多层次稳健优化,分别建立各层次稳健优化目标函数。采用最小响应面样本更新策略和粒子群算法建立自适应代理模型,得到各参数组对应的性能指标最差极限后,进一步建立最坏情况代理模型,计算最优化的设计参数组。同时,开展了确定性稳健优化和传统基于仿真的不确定性稳健优化,对比分析优化结果,论证本文方法的有效性与可行性。本文从改善电池包灭火系统冷却性能指标最差极限的角度出发,建立电池包的热仿真模型和考虑不确定性的多层稳健优化框架,对灭火系统的设计参数进行稳健优化。在本文案例的具体条件下,将灭火冷却后电池包的最高温度上限由初始设计方案的363.34K降低到优化设计方案的342.78K,提高了电池包的火灾安全性。同时,本文所提出的稳健优化方法也减少了所需样本数量和仿真计算工作量,节省了资源,提高了优化效率。