Méthodologie de dimensionnement d'un moteur électrique pour véhicules hybrides PDF Download
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Author: Vincent Reinbold Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
Book Description
Depuis l'essor des ordinateurs et des capacités de calcul, la conception des composants du génie électrique repose largement sur des simulations informatiques et sur des calculs numériques. Dans les systèmes complexes, où de nombreux composants interagissent pour le bon fonctionnement du système, le dimensionnement optimal du composant dépend nécessairement de son environnement systémique. La conception de celui-ci est fortement liée au fonctionnement du système global. La conception intégré du composant dans son environnement systémique permet ainsi de repousser les limites de l'efficacité énergétique, pour des systèmes plus performants et moins consommateurs. En support à ce contexte méthodologique, nous proposons de dimensionner par optimisation un moteur électrique pour un véhicule hybride dans le but d'améliorer l'efficacité énergétique globale du véhicule. Dans ce travail, nous avons modélisé le moteur électrique par un schéma réluctant, et nous proposons deux approches méthodologiques différentes du même problème. Les points clés de notre approches sont : la prise en compte de l'environnement du moteur, du cycle de fonctionnement et de la gestion de l'énergie du système.
Author: Vincent Reinbold Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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Depuis l'essor des ordinateurs et des capacités de calcul, la conception des composants du génie électrique repose largement sur des simulations informatiques et sur des calculs numériques. Dans les systèmes complexes, où de nombreux composants interagissent pour le bon fonctionnement du système, le dimensionnement optimal du composant dépend nécessairement de son environnement systémique. La conception de celui-ci est fortement liée au fonctionnement du système global. La conception intégré du composant dans son environnement systémique permet ainsi de repousser les limites de l'efficacité énergétique, pour des systèmes plus performants et moins consommateurs. En support à ce contexte méthodologique, nous proposons de dimensionner par optimisation un moteur électrique pour un véhicule hybride dans le but d'améliorer l'efficacité énergétique globale du véhicule. Dans ce travail, nous avons modélisé le moteur électrique par un schéma réluctant, et nous proposons deux approches méthodologiques différentes du même problème. Les points clés de notre approches sont : la prise en compte de l'environnement du moteur, du cycle de fonctionnement et de la gestion de l'énergie du système.
Author: Nicolas Marc Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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Ce travail de thèse propose une méthodologie systématique d'évaluation et de comparaison des gains en émissions de CO2 de véhicules hybrides électriques de différentes architectures et intégrant différentes fonctionnalités. Une méthodologie de dimensionnement a été mise en place, elle se base sur la définition d'un cahier des charges en performances dynamiques des véhicules, la mise en place d'algorithmes de mise à l'échelle afin de générer les données des composants de la chaîne de traction (batterie, machine électrique, moteur thermique), et l'utilisation de procédures de dimensionnement du véhicule sous contrainte de minimisation des émissions de CO2. L'évaluation énergétique des différentes configurations de véhicule ainsi dimensionnées s'articule autour de la définition de différents usages du véhicule et sur l'implémentation d'une loi de gestion optimale de l'énergie de type Principe du Minimum de Pontriaguine. Ces méthodologies ont été appliquées à une architecture conventionnelle, servant de référence pour les performances dynamiques et les consommations énergétiques, et d'une architecture hybride parallèle pré-transmission, pour laquelle une configuration hybride rechargeable et une configuration hybride non rechargeable ont été implémentées.
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A l’heure où l’automobile doit répondre à des enjeux environnementaux majeurs, le dimensionnement de la chaîne de traction est l’une des problématiques clef dans la conception d’un véhicule électrique hybride afin d’améliorer sa consommation énergétique. Dans ce contexte, nous proposons de pré-dimensionner les éléments de la chaîne de traction (moteur thermique, machine électrique et batterie) en considérant les profils de mission liés à l’usage du véhicule (urbain, extra-urbain) et sans choix a priori, ni de la structure (série ou parallèle), ni de la puissance nominale des composants. L’originalité des travaux repose ainsi sur deux axes. D’une part, un modèle de l’usage d’un véhicule est développé afin de caractériser une mission définie par le trio de variables {vitesse ; accélération ; inclinaison}. Ce modèle, basé sur la matrice de Markov, permet de conserver la corrélation entre les trois variables ainsi que leurs caractéristiques statistiques. Suite à cette modélisation, de nombreuses missions peuvent être générées aléatoirement. D’autre part, la chaîne de traction hybride est modélisée selon une approche par flux de puissance pour les deux structures série et parallèle. Des modèles génériques adimensionnels des composants sont alors utilisés de manière à ne pas faire de choix a priori sur leur valeur nominale et une stratégie de gestion de l’énergie en ligne maximisant le rendement de la chaîne de traction est proposée. Enfin, un algorithme de dimensionnement a été développé de manière à minimiser la consommation de carburant du véhicule sur un ensemble de missions simulées. Le dimensionnement obtenu est donc optimisé par rapport à l’usage prévu du véhicule.
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Pour lutter contre le changement climatique, la Commission européenne a fixé un objectif de réduction d'au moins 30 % des émissions de CO2 des véhicules commerciaux d'ici 2030 par rapport à une période de référence de 2019-2020. De plus, l'introduction de zones à faible émission et zéro-émission dans les grandes villes européennes, comme Paris en 2024, est prévue par les autorités locales afin de limiter ou d'interdire l'utilisation des moteurs à combustion interne dans le but d'améliorer la qualité de l'air. L'hybridation de la chaîne cinématique des véhicules et le développement de moteurs thermiques dédiés à ces applications semble donc s'imposer comme une solution adéquate afin de réduire significativement la consommation de carburant et les émissions de polluants. Cependant, le choix du dimensionnement des composants et de la stratégie de commande de ce type de véhicule peut s'avérer complexe pour répondre aux exigences de performance tout en limitant les coûts du système. En effet, la résolution de ce problème d'optimisation non-linéaire inclut de nombreuses variables continues et discrètes et nécessite l'utilisation d'outils fiables et performants. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'optimisation globale pour le dimensionnement et la commande optimale de véhicules électriques hybrides rechargeables basée sur l'optimisation combinatoire. Le problème couplé original de conception et de gestion de l'énergie de la chaîne cinématique est reformulé en une combinaison de sous-problèmes linéaires en nombre entiers qui sont résolus à l'aide d'un algorithme de type Branch and Bound. La prise en compte de nouvelles contraintes dans le problème d'optimisation sur les émissions de NOx, le nombre d'activation des différents actionneurs ou les zones zéro-émission permet d'améliorer les résultats obtenus. Par ailleurs, l'ajout de nouvelles variables de conception pour le moteur thermique et la batterie permettent de mieux définir les spécifications nécessaires au développement détaillé de ces composants dédiés aux véhicules hybrides. Le problème d'optimisation est évalué sur un cas d'usage moyen de livraison régionale à l'horizon 2030 et les résultats sont validés avec un outil de simulation métier. Enfin, une nouvelle approche analytique pour l'analyse de sensibilité est proposée pour étudier la sensibilité du coût total de possession du véhicule par rapport à la variation de certains paramètres comme les missions de transport ou le dimensionnement de la propulsion électrique avec un coût de calcul très faible.
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Dans le contexte automobile actuel, étroitement lié à la volonté de réduire les émissions de CO2 dans l'atmosphère, les véhicules hybrides demeurent un passage obligé à court et moyen terme. Un véhicule hybride possède deux sources d'énergie pour assurer sa propulsion : en général un moteur thermique constitue la principale source d'énergie, tandis qu'un moteur électrique représente la source secondaire. La capacité d'un véhicule hybride à consommer moins de carburant, et à rejeter moins de CO2, provient de la présence du moteur électrique. Celui-ci peut être utilisé soit conjointement avec le moteur thermique, soit seul, aucun carburant n'étant alors consommé. La présence de ces deux sources d'énergie impose au système global d'être régi par une stratégie de contrôle déterminant la répartition du couple entre les deux moteurs en fonction de l'état de charge de la batterie. Cette répartition peut être déterminée pour être optimale vis-à-vis de critères tels que la consommation de carburant, les émissions de polluants, etc. L'objectif de la thèse est de développer des méthodes d'optimisation de la répartition de couple entre les deux moteurs d'un véhicule hybride, dans l'objectif de minimiser les émissions de CO2. Une première étape a consisté à développer des modèles représentatifs d'une architecture type adaptés aux types d'optimisation réalisée. Les algorithmes d'optimisation diffèrent selon qu'ils soient capables de traiter des problèmes hors-ligne, ou temps-réel. Parmi les algorithmes d'optimisation hors-ligne étudiés, la programmation dynamique a été utilisée pour déterminer le dimensionnement optimal des éléments principaux d'une architecture hybride, et en déterminer le gain théorique par rapport à une motorisation traditionnelle. Par ailleurs, un algorithme de tir original nommé SCOP a été développé, celui-ci permettant de traiter des problèmes de commande optimale avec contraintes sur l'état, tout en multipliant les performances par 50 par rapport à la méthode de programmation dynamique. Une stratégie de contrôle temps-réel, basée sur l'Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS) utilisant le principe de Pontryagin, a été développée et implémentée sur un prototype de véhicule hybride, une Smart équipée d'un alterno-démarreur. Les résultats obtenus démontrent de l'action de la stratégie pour la réduction de la consommation de carburant et des émissions de CO2.
Author: Thomas Boussey Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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Dans le cadre du développement du véhicule électrique hybride, les machines électriques pour la traction sont l'objet d'un effort toujours plus important de recherche et de développement. En particulier, les contraintes d'encombrement allouées à ces machines sont toujours plus sévères et la recherche se porte vers des structures de machines compactes. C'est dans ce contexte que nos travaux se sont portés sur l'étude et le dimensionnement de machine à flux axial pour une application hybridation douce (Mild Hybrid) d'alterno-démarreur monté sur vilebrequin de puissance 50 kW et de couple 205 Nm en régime transitoire. Un état de l'art des machines à flux axial est présenté. Une analyse des configurations de bobinage avec la méthode de l'étoile des encoches est détaillée. Un début d'analyse de la machine à commutation de flux est proposé. La méthodologie de dimensionnement est étayée. Elle repose sur des études de sensibilité, un dimensionnement paramétrique, mais aussi une optimisation de la machine. Les modèles utilisés sont de type éléments finis et surface de réponse par plan d'expériences. Enfin, une étude thermique de la machine est effectuée et des pistes sont données pour l'amélioration de l'échange thermique par refroidissement diphasique.
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Ce travail concerne l'étude des machines asynchrones à cage dans les applications de traction automobile, en particulier pour les véhicules hybrides. Nous avons développé des modèles et des méthodes utiles pour analyser et dimensionner de telles machines électriques. Nous avons tout d'abord mis au point un modèle électromagnétique non linéaire de la machine, déterminé à partir d'un nombre restreint de calculs "éléments finis". Ce modèle a ensuite été adapté pour réaliser des études de sensibilités sur quelques dimensions géométriques importantes. Ce modèle paramétrique a été utilisé pour l'optimisation sous contrainte des dimensions d'une machine. Pour cela, nous avons proposé une nouvelle méthode "d'optimisation à modèle recalé" qui concilie précision, rapidité et simplicité. Cette démarche a été appliquée au cas concret d'un dimensionnement de machine asynchrone avec un cahier des charges typique d'un véhicule hybride.
Author: Alan Chauvin Publisher: ISBN: Category : Languages : fr Pages : 0
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L'hybridation des sources de puissance dans le domaine des applications embarquées s'est imposée comme une solution adéquate pour répondre aux législations environnementales et atteindre une meilleure efficacité énergétique. Toutefois, le choix dans le dimensionnement des composants et la stratégie de commande doivent répondre à un cahier des charges, souvent complexe et hétérogène, tout en limitant les coûts du système. La résolution de ce problème d'optimisation incluant de nombreuses variables peut s'avérer complexe à cause des non-linéarités présentes dans le problème formulé. Il faut donc disposer d'outils de résolution efficaces et capables de fournir une solution fiable. Dans cette thèse, nous proposons une méthode d'optimisation globale pour le dimensionnement et la commande optimale de véhicules hybrides basée sur l'optimisation combinatoire, et en particulier sur la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). A partir d'un problème d'optimisation non linéaire, le problème initial est reformulé en une multitude de sous-problèmes linéaires en nombres entiers sur lesquels un algorithme de Branch & Bound parallèle est exécuté. Afin de résoudre des problèmes de grande taille, un second algorithme basé sur le Branch & Cut est développé. Cette méthode est déployée pour l'étude d'un système d'alimentation hybride d'une mini-excavatrice électrique. Le problème d'optimisation, dans lequel des contraintes énergétiques et des contraintes de vieillissement sont implantées, est évalué suivant différents paramètres du cahier des charges. Enfin, cette approche est également appliquée pour l'optimisation de trajectoires d'un système multi-actionneur synchronisés.
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Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la gestion d'énergie d'un Véhicule Hybride Électrique. Pour ce type de véhicule, l'optimisation énergétique est un enjeu majeur. Cela consiste à calculer les commandes optimales minimisant la consommation énergétique du véhicule sous un nombre fini de contraintes. Deux types de méthodes peuvent être utilisées pour résoudre ce problème d'optimisation. La première méthode et la plus utilisée, la méthode numérique, utilisant des modèles cartographiques basés sur des données. Elle présente deux inconvénients majeurs: temps de calcul et mémoire importants. La deuxième méthode, appelée analytique, qui permet de remédier à ces deux problèmes, a été utilisée dans cette thèse. Plus l'architecture du véhicule devient complexe (plusieurs machines électriques, moteur thermique, élévateur de tension), plus l'intérêt de cette approche sera important. La méthodologie analytique, proposée dans cette thèse, est composée principalement de trois étapes : la modélisation convexe, le calcul analytique des commandes et la validation des commandes analytiques sur un simulateur de véhicule. Cette méthodologie a été appliquée sur les trois configurations possibles du véhicule étudié : parallèle, bi-parallèle et série. Finalement, l'ajout de l'élévateur de tension dans la gestion d'énergie ainsi que l'étude de son impact sur la consommation énergétique du véhicule sont présentés dans le dernier chapitre. Les résultats obtenus en simulation montrent que la méthode analytique a permis de réduire considérablement le temps de calcul tout en ayant une sous-optimalité très faible.
Author: Vincent Reinbold
Author: Vincent Reinbold
Author: Nicolas Marc
Author: Gwenaëlle Souffran
Author: Xavier Huin
Author: Grégory Rousseau
Author: Thomas Boussey
Author: Gareth Pugsley
Author: Gareth Pugsley
Author: Alan Chauvin
Author: Souad Hadj-Saïd