在利用ansys fluent实现对锂电池温度预测的过程中，请给出一份简单的UDF的代码实现温度函数的建立

在ANSYS Fluent中，用户自定义函数（User-Defined Functions, UDFs）允许你在求解过程中添加自定义的物理模型。对于锂电池温度预测，我们可以创建一个UDF来模拟电池内部的热传导过程。下面是一个非常基础的Python UDF代码示例，它假设有一个简单的一维热量传递模型：

# 导入必要的库
from ansys.dpf import core as dpf

# 创建一个Python UDF类
class BatteryTemperature(dpf.loads.user_function):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        
    # 温度计算函数
    @dpf.kernel
    def temperature(self, mesh, thermal_conductivity, initial_temperature, power_density, time_step):
        temp_values = mesh.field_variable_container()
        
        for node in mesh.nodes():
            local_position = node.position
            distance_to_hot_side = local_position[0]  # 假设x方向为放电方向，靠近正极为高温侧
            
            heat_flow_rate = -thermal_conductivity * distance_to_hot_side  # 简单的一维导热计算
            temperature_change = heat_flow_rate / (mesh.cell_volume(node.cell()) * power_density)
            
            # 计算新的温度（假设初始温度均匀分布）
            new_temperature = initial_temperature + time_step * temperature_change
            
            temp_values[node] = new_temperature
        
        return temp_values
    
# 使用函数
battery_temp_udf = BatteryTemperature()

请注意，这只是一个极其简化的例子，实际的电池温度预测会更复杂，需要考虑电池内部复杂的几何结构、各向异性热导率、热扩散方程等因素，并可能依赖于材料属性和电池的状态（如SOC）。在使用前，你需要将这个UDF添加到ANSYS Fluent的工作环境中并配置好相关的输入变量。