Engine Downsizing and Electric Hybridization Under Consideration of Cost and Drivability Réduction de taille moteur et hybridation électrique avec considérations de coût et de performance de conduite

Abstract

Automotive manufacturers of hybrid electric vehicles are confronted with the multi-objective non-trivial optimization problem of engine downsizing and electric hybridization under consideration of cost and drivability. Solutions to this sizing problem are typically reached by heuristic design methodologies. However, a design approach formalized in an optimization theoretical setting is necessary in order to obtain globally optimal solutions. In this paper, we present a framework for optimal sizing of hybrid electric drivetrain components. This framework is cast within standard optimization theory. Moreover, it is flexible in order to easily include any number of objectives, such as minimization of fuel consumption, cost of hybridization, emission levels and (or) maximization of acceleration performance. Based on this framework, we demonstrate a number of techniques and tools to analyze, accept, improve, or reject the proposed solutions to the optimal sizing problem. Les constructeurs de véhicules automobiles électriques hybrides sont confrontés au problème délicat de l’optimisation multiobjectifs de la réduction de taille moteur et de l’hybridation électrique, tout en considérant le coût et la performance de conduite. Les solutions à ce problème de dimensionnement moteur sont généralement obtenues par des méthodes de conception de type heuristique. Cependant, afin d’obtenir des solutions optimales globales, il est nécessaire de recourir aux formalismes théoriques d’optimisation. Dans cet article, nous présentons une méthodologie de travail, qui s’appuie sur les théories classiques d’optimisation, pour le dimensionnement optimal des composants d’une chaîne de traction électrique hybride. En outre, cette approche est flexible afin de permettre l’ajout d’un nombre quelconque d’objectifs, comme la minimisation de la consommation d’essence, le coût de l’hybridation, les niveaux d’émission et (ou) la maximisation des performances d’accélération. Sur la base de ce cadre de travail, nous présentons un certain nombre de techniques et d’outils pour l’analyse, l’acceptation, l’amélioration ou le rejet des solutions proposées au problème du dimensionnement optimal.