Anagrafe della ricerca

THEO - METHOD FOR CONTROLLING A POWERTRAIN SYSTEM OF A HYBRID ELECTRIC VEHICLE AND RELATED HYBRID ELECTRIC VEHICLE

Durata:
6 mesi (2021 - 2022)
Responsabile scientifico:
Tipo di progetto:
Ricerca da Enti privati e Fondazioni
Ente finanziatore:
PRIVATI (CSP-Links)
Ruolo PoliTo:
Contraente Unico

Abstract

Nei prossimi anni è richiesta una riduzione delle emissioni dei veicoli su strada a livello mondiale ed il rispetto delle normative vigenti deve essere raggiunto. Questa invenzione mira a ridurre il consumo di carburante e le emissioni di gas di scarico dei veicoli ibridi elettrici (HEV) implementando un sistema di gestione dell'energia in tempo reale in grado di adattarsi in modo ottimale allo stile di guida dell'utente attuale. Il sistema integra un algoritmo avanzato che apprende il comportamento di guida di ogni utente al fine di adattare in modo ottimale la strategia di controllo del gruppo propulsore elettrificato. La strategia di controllo HEV personalizzata può essere scaricata direttamente nell'unità di controllo del veicolo mediante un processo di riconoscimento del conducente e può quindi essere utilizzata per tutto il percorso di guida. L'invenzione potrebbe rivelarsi economicamente vantaggiosa in quanto potrebbe supportare le case automobilistiche al rispettare i limiti di emissioni imposti dalla legge, evitando così le sanzioni economiche previste dalla normativa vigente. Ulteriori vantaggi potrebbero essere ottenuti in termini di risparmio di carburante, rendendo così l'invenzione attraente anche dal punto di vista del consumatore. Un prototipo totalmente virtuale della tecnologia proposta è stato sviluppato all’interno di un progetto di ricerca risultato vincitore nella competizione europea TRAVISIONS 2020 Categoria Road (European Union’s Horizon 2020 grant no. 824293): https://www.travisions.eu/TRAVisions/youngresearcherresults_2020/ Il presente progetto di sviluppo della tecnologia è attualmente oggetto di interesse di AVL Italia Srl, la quale dichiara il supporto alla presente attività attraverso la condivisione di metodologie e la fornitura di dati sperimentali necessari alla validazione della tecnologia stessa.

Persone coinvolte

Dipartimenti coinvolti

Parole chiave

Settori ERC

PE8_5 - Fluid mechanics, hydraulic-, turbo-, and piston engines
PE6_7 - Artificial intelligence, intelligent systems, multi agent systems

Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (Sustainable Development Goals)

Obiettivo 13. Promuovere azioni, a tutti i livelli, per combattere il cambiamento climatico*|Obiettivo 11. Rendere le città e gli insediamenti umani inclusivi, sicuri, duraturi e sostenibili

Budget

Costo totale progetto: € 47.650,00
Contributo totale progetto: € 47.650,00
Costo totale PoliTo: € 47.650,00
Contributo PoliTo: € 47.650,00