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Orientador: Ludmila Corrêa de Alkmin e Silva Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica Resumo: Veículos híbridos têm recebido grande interesse por parte de consumidores e fabricantes como uma alternativa aos veículos convencionais por conta das restrições ambientais cada vez mais impositivas a projetos de novos veículos. Um dos tipos de híbridos de maior destaque neste cenário é o híbrido em série-paralelo que, na maioria das vezes, utiliza uma transmissão planetária para realizar o acoplamento entre seus motores. Nesse trabalho é apresentado um estudo das transmissões planetárias aplicadas a veículos híbridos, que utiliza formulações aplicadas em transmissões automáticas para a modelagem de diferentes características, elementos construtivos e dimensionamento de componentes deste tipo de transmissão. No trabalho é proposta a otimização de características da transmissão e das regras de controle do gerenciamento de potência por meio de uma abordagem multicritério realizada pelo método de algoritmo genético de peso adaptativo interativo, com o objetivo de minimizar o consumo de combustível e a degradação da bateria. Para esta análise, um modelo matemático desenvolvido é aplicado a um programa computacional que inclui parâmetros do trem de potência do veículo tais como curvas de torque e eficiência dos motores elétricos, curvas de torque e consumo de combustível do motor a combustão e características da bateria. Além disso, juntamente a uma função para o controle do torque do motor a combustão, um controlador PI é aplicado ao menor motor elétrico para o gerenciamento das rotações do planetário, ambos com regras otimizáveis. O modelo proposto é aplicado a um ciclo de condução combinado para validar as informações de cada configuração proposta. Três configurações são obtidas pela otimização, a de melhor consumo de combustível, melhor durabilidade da bateria e melhor desempenho geral. Os valores de consumo de combustível foram adequados para um veículo híbrido, variando entre aproximadamente 18 e 20 km/l. A configuração otimizada obteve uma economia de combustível superior a 20% em relação ao modelo convencional enquanto obteve uma durabilidade da bateria superior a 1.000.000 de quilômetros para as simulações consideradas Abstract: Hybrid vehicles have received great interest from consumers and manufacturers as an alternative to conventional vehicles due to the increasingly imposing environmental restrictions on new vehicle designs, defined by international agreements. One of the most prominent types of hybrids in this scenario is the series-parallel hybrid that, in most cases, uses a planetary transmission to perform the coupling between its engines and motors. This work develops a study of planetary transmissions to hybrid vehicles, which uses formulations generally applied to automatic transmissions for the modeling of different characteristics, constructive elements and sizing of components of this type of transmission. The current work proposes the optimization of transmission characteristics and power management control rules through a multi-criteria approach performed by the interactive adaptive weight genetic algorithm method (i-AWGA), with the objective of minimizing fuel consumption and battery degradation. For this analysis, a mathematical model developed is applied to a computer program that includes vehicle power train parameters such as torque and efficiency curves of electric motors, torque curves and fuel consumption of the combustion engine and battery characteristics. Furthermore, along with a function for controlling the torque of the combustion engine, a PI controller is applied to the smallest electric motor in order to manage the planetary rotations, both with optimizable rules. The proposed model is applied to a combined driving cycle to validate the information of each proposed configuration. Three settings are achieved by the optimization: lowest fuel consumption, longest battery life and best overall performance. The fuel consumption values were suitable for a hybrid vehicle, ranging from approximately 18 to 20 km/l. The optimized configuration achieved a fuel economy of more than 20 percent compared to the conventional model while achieving a battery life of more than 1,000,000 kilometers for the simulations applied Mestrado Mecânica dos Sólidos e Projeto Mecânico Mestre em Engenharia Mecânica CAPES 88887.483349/2020-00

Orientador: Ludmila Corrêa de Alkmin e Silva Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica Resumo: A eletromobilidade representada pela adoção de sistemas puramente elétricos e elétricos híbridos, tem ganhado espaço na indústria automotiva por promover o aumento da eficiência energética e economia de combustível, além de auxiliar a diminuição do impacto causado por esses veículos ao meio ambiente. Este trabalho apresenta um estudo sobre a dinâmica planar do veículo, as estratégias de gerenciamento de potência e também a abordagem multiobjetivo de otimização baseada no algoritmo do enxame de partículas (MOPSO - Multi-objective Particle Swarm Optimization). Para o gerenciamento de potência foi utilizada a estratégia baseada no controle lógico fuzzy, que permitiu o desenvolvimento de um controlador hierárquico, que considerando a dinâmica planar do veículo realiza a distribuição de potência entre as rodas. Esse controlador foi empregado tanto em um veículo elétrico com tração integral, quanto em um veículo elétrico híbrido plug-in. A otimização do veículo elétrico visa minimizar a ação de esterçamento, e a massa da bateria e dos motores elétricos, enquanto maximiza o estado de carga da bateria. Para esta análise, foram otimizados a tensão e capacidade da bateria além da curva de torque dos motores elétricos. A otimização do veículo elétrico híbrido plug-in visa minimizar simultaneamente a ação de esterçamento, a massa da bateria e dos motores elétricos, o consumo equivalente e as emissões do veículo. Para isso, foram otimizados os parâmetros do sistema de propulsão elétrico, a caixa de marchas e a estratégia de troca de marchas que é baseada em um controlador fuzzy. Vale ressaltar que para ambas as configurações do veículo, os parâmetros dos controladores são incluídos no processo de otimização. A otimização foi realizada considerando um ciclo de condução real. Além disso, para avaliar a robustez das configurações otimizadas, elas foram submetidas a ciclos de condução normatizados e manobras padrões. A configuração de melhor ponderação entre os critérios de otimização do veículo elétrico apresentou uma melhora na dirigibilidade, evidenciada pela redução de 78,5% de redução na ação de esterçamento. Além de alcançar uma autonomia de 124,2 km. Para o veículo elétrico híbrido plug-in, a configuração de melhor ponderação quando comparada com o veículo convencional, apresentou uma redução de 71,9% na ação do motorista na direção do veículo, e de 18,44% do consumo de combustível, além de reduzir a emissão em 69,34% de monoxido de carbono (CO), 20,33% de hidrocarbonetos (HC) e 22,11% de oxidos de nitrogenio (......) Abstract: The electromobility represented by the adoption of pure electric and hybrid electric systems stands out by promoting increased energy efficiency and fuel economy, and by helping to reduce the impact caused by these vehicles on the environment. This work presents a study of the vehicle’s planar dynamics, power management strategies, and the multi-objective optimization approach based on the Multi-objective Particle Swarm Optimization (MOPSO) algorithm. For power management, the strategy based on fuzzy logic control was used, which allowed the development of a hierarchical controller that considers the planar dynamics of the vehicle performs the power distribution between the wheels. This controller was employed on both an all-wheel-drive electric vehicle and a plug-in hybrid electric vehicle. The optimization considering the electric vehicle aims to minimize the steering action, the mass of the battery, and the electric motors while maximizing the state of charge of the battery. For this analysis, the battery voltage and capacity and the torque curve of the electric motors were optimized. The optimization of the plug-in hybrid electric vehicle aims to simultaneously minimize the steering action, the mass of the battery and the electric motors, the equivalent consumption, and the emissions of the vehicles. Therefore, the parameters of the electric propulsion system, the gearbox, and the gear shifting strategy that is based on a fuzzy controller were optimized. For both vehicle configurations, the parameters of the controllers (membership functions, weights, and rules) were included in the optimization process. The optimization was performed considering a real-world driving cycle. Furthermore, to evaluate the robustness of the optimized configurations, they are subjected to standardized driving cycles and standard maneuvers. The best trade-off configuration among the optimization criteria for the electric vehicle presented an improvement in handling, evidenced by the 78.5% reduction in steering action. Moreover, it achieves a driving range of 124.2 km. For the plug-in hybrid electric vehicle, the best trade-off configuration when compared to the conventional vehicle’s, presented a 71.9% reduction in the driver’s steering action, an 18.44% reduction in fuel consumption, and reduced emissions by 69.34% of carbon monoxide (CO), 20.33% of hydrocarbons (HC), and 22.11% of nitrogen oxides (....) Mestrado Mecânica dos Sólidos e Projeto Mecânico Mestre em Engenharia Mecânica CAPES 88887499823/2020-00

Orientadores: Franco Giuseppe Dedini, Jony Javorski Eckert Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica Resumo: Veículos híbridos elétricos plug-in (PHEV – Plug-in Hybrid Electric Vehicle) oferecem uma alternativa atraente para os sistemas de propulsão veiculares convencionais no que diz respeito ao cumprimento de normas e regulamentações modernas focadas na melhoria da qualidade do ar, eficiência energética e economia de combustível de veículos automotores. Este trabalho apresenta um estudo abrangente sobre otimização dos trens de potência de veículos hibridizados por meio de uma abordagem multicritério realizada pelo método de algoritmo genético de peso adaptativo interativo (i-AWGA - Interactive Adaptive-Weight Genetic Algorithm). A otimização tem como objetivo minimizar simultaneamente consumo de combustível, emissões de poluentes, tamanho da bateria, tempo de recarga, estado de saúde da bateria (SoH) e custos do kit de hibridização. Para esta análise, parâmetros do trem de potência elétrico tais como curvas de torque de motor elétrico e capacidade da bateria são otimizados. Além disso, controladores de lógica fuzzy para gerenciamento de potência entre motor de combustão interna e sistema de tração elétrica, bem como para a estratégia de troca de marchas, são incluídos na otimização multiobjetivo, definindo funções de pertinência, regras e pesos para controles otimizados. No estudo, o procedimento de otimização é aplicado nas arquiteturas veiculares SSHSP (Single-Shaft Hybrid Series Powertrain) e SAPHP (Split-Axle Parallel Hybrid Powertrain), de modo que se possa realizar uma análise comparativa entre as configurações híbridas em relação aos ganhos obtidos nos critérios de otimização propostos. Para a garantia de soluções robustas, o PHEV é otimizado para diferentes condições e perfis de ciclos de condução, dado pela combinação dos ciclos padrões FTP-75, HWFET e US06. A configuração SSHSP de melhor trade-off apresentou redução de 10,95% no consumo de combustível, associada a -16,71% de ????????, -27,69% de ???????? e -48,32% de ????????????. Para a solução SAPHP mais comprometida com os critérios de otimização, houve diminuição do consumo em 23,42% e emissões de ???????? em 34,72%, ???????????? em 52,33% e ???????? em 28,08%. Por fim, para a avaliação do desempenho da configuração otimizada em condições reais de ciclo, o PHEV também é simulado no ciclo de condução real baseado na cidade de Campinas, SP Abstract: Plug-in hybrid electric vehicles (PHEV) offer an attractive alternative to achieve the ambitious goals set by modern regulations focused on near-term air quality and fuel-efficient road transportation. This work provides a holistic study regarding the optimization of PHEV powertrain design, by means of a multi-criteria analysis carried out by the interactive adaptive-weight genetic algorithm approach (i-AWGA). The optimization aims to simultaneously minimize the PHEV’s fuel consumption, exhaust emissions, electric powertrain size, battery state of health, charging time and hybridization kit costs. To achieve these objectives, several PHEV’s design parameters are optimized such as electric motors’ torque curves and battery capacity. Furthermore, the fuzzy logic controllers responsible for the engine/electric motors power management and gear shifting control are included in the multi-objective optimization in order to define the best membership functions, rules and respective weights. In the study, the optimization procedure is applied to SSHSP (Single-Shaft Hybrid Series Powertrain) and SAPHP (Split-Axle Parallel Hybrid Powertrain) architectures, so that a comparative analysis between the hybrid configurations can be carried out with respect to the gains obtained in the proposed optimization criteria. To guarantee robust solutions, the PHEV is optimized under different driving conditions and profiles, which are given by the combination of the FTP-75, HWFET and US06 driving cycles. The best trade-off SSHSP configuration yielded a reduction of 10.95% in fuel consumption, associated with -16.71% of ????????, -27.69% of ???????? and -48.32% of ???????????? emissions. Regarding the SAPHP solution most compromised with the optimization criteria, there was a decrease of 23.42% in equivalent fuel consumption, 34.72% in ????????, 52.33% in ???????????? and 28.08% in ????????. Lastly, to evaluate the optimum PHEV performance, it is also simulated under a real-world driving cycle based on the Campinas city Mestrado Mecânica dos Sólidos e Projeto Mecânico Mestre em Engenharia Mecânica Funcamp 2018/00573-4 CAPES 88882.435254/2019-01

Orientador: Franco Giuseppe Dedini Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Mecânica Resumo: Este trabalho tem como objetivo o estudo da tecnologia de veículos híbridos abrangendo os aspectos da propulsão e armazenamento de energia. O desenvolvimento de veículos com maior eficiência energética depende da análise das características de desempenho do veículo, bem como suas condições de utilização. O dimensionamento dos armazenadores de energia é considerado um desafio visto que, o sobredimensionamento da capacidade reduz a eficiência global do veículo, devido ao acréscimo de peso, enquanto que o subdimensionamento resulta numa utilização parcial do potencial de veículos híbridos. Através de um modelo de dinâmica veicular longitudinal serão realizadas simulações em três configurações de veículos e a comparação entre seus resultados. As forças requeridas no movimento de um veículo, resistência ao rolamento, resistência à inclinação e arrasto aerodinâmico, são dependentes do trajeto percorrido pelo usuário. As condições de utilização devem ser representadas em ciclos de condução padrão, utilizados em testes de emissões de poluentes e consumo de combustível, estes serão apresentados e discutidos. A partir das simulações realizadas são analisadas as demandas de potência e energia, provendo uma indicação dos benefícios de um sistema híbrido no desempenho e consumo de combustível. Observa-se uma redução expressiva no consumo energético e conseqüente menor utilização de combustível e menor custo de utilização, embora a tecnologia híbrida agregue um maior custo inicial Abstract: This paper focus on the study of energy storage and management for hybrid electric vehicles. The development of higher efficiency vehicles depends on the analysis of vehicle performance characteristics and driving conditions. Sizing the energy capacity of the storage system, using batteries or other kinds of electric components, can be considered a big challenge once oversizing means inefficiency due to the increase of weight and undersizing results in partial use of hybrid advantages. The forces involved in a vehicle movement such as aerodynamic drag, rolling resistance and grading resistance, are fully dependent on the conditions of every possible course the driver might run, most situations should be represented on the driving pattern cycle, used for emissions and consumption tests, which will be presented and discussed. Modeling vehicle dynamic to analyze power and energy demand of each vehicle during different test cycles provides an indication of the benefits on hybrid system for performance and fuel consumption. . The results show a significant reduction on energy consumption and consequently also on driving costs Mestrado Mecânica dos Sólidos e Projeto Mecânico Mestre em Engenharia Mecânica