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Accueil > Thèses et HDR > Thèses en 2015

26/11/2015 - Alan CHAUVIN

publié le , mis à jour le

Alan CHAUVIN soutient sa thèse le 26/11/2015 à 10h - Amphi. E. du Châtelet (médiathèque) - INSA

Titre :
Contribution à l’optimisation globale pour le dimensionnement et la gestion d’énergie de véhicules hybrides électriques basée sur une approche combinatoire

Jury :

  • Rapporteurs  : Stéphane CAUX ; Philippe CHEVREL
  • Directeur de thèse  : Eric BIDEAUX
  • Examinateurs : Laurent GERBAUD ; Alaa HIJAZI ; Frédéric KRATZ ; Ali SARI ; François SAVOYE

Résumé :
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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