Design of alternative energy storage systems for hybrid vehicles based on statistical processing of driving cycles information

Hybrid vehicles represent the future for automakers, since they allow to improve the fuel economy and to reduce the pollutant emissions. A key component of the hybrid powertrain is the Energy Storage System, that determines the ability of the vehicle to store and reuse energy. Though electrified Energy Storage Systems (ESS), based on batteries and ultracapacitors, are a proven technology, Alternative Energy Storage Systems (AESS), based on mechanical, hydraulic and pneumatic devices, are gaining interest because they give the possibility of realizing low-cost mild-hybrid vehicles. Currently, most literature of design methodologies focuses on electric ESS, which are not suitable for AESS design. In this contest, The Ohio State University has developed an Alternative Energy Storage System design methodology. This work focuses on the development of driving cycle analysis methodology that is a key component of Alternative Energy Storage System design procedure. The proposed methodology is based on a statistical approach to analyzing driving schedules that represent the vehicle typical use. Driving data are broken up into power events sequence, namely traction and braking events, and for each of them, energy-related and dynamic metrics are calculated. By means of a clustering process and statistical synthesis methods, statistically-relevant metrics are determined. These metrics define cycle representative braking events. By using these events as inputs for the Alternative Energy Storage System design methodology, different system designs are obtained. Each of them is characterized by attributes, namely system volume and weight. In the last part the work, the designs are evaluated in simulation by introducing and calculating a metric related to the energy conversion efficiency. Finally, the designs are compared accounting for attributes and efficiency values. In order to automate the driving data extraction and synthesis process, a specific script Matlab based has been developed. Results show that the driving cycle analysis methodology, based on the statistical approach, allows to extract and synthesize cycle representative data. The designs based on cycle statistically-relevant metrics are properly sized and have satisfying efficiency values with respect to the expectations. An exception is the design based on the cycle worst-case scenario, corresponding to same approach adopted by the conventional electric ESS design methodologies. In this case, a heavy system with poor efficiency is produced. The proposed new methodology seems to be a valid and consistent support for Alternative Energy Storage System design.

Studio e ottimizzazione dell'installazione di un motore Diesel common rail per voli suborbitali

Studio per volo suborbitale con dieselfan

Studio e ottimizzazione di un riduttore aeronautico avanzato per motori diesel common rail

Così concepito il riduttore rispetta i requisiti richiesti in termini di peso, affidabilità, realizzabilità e costi contenuti. Per quanto riguarda la realizzabilità e i costi, si sono progettati due componenti che possono essere ottenuti da barre commerciali in un'unica lavorazione al tornio, se munito di creatore per le ruote dentate: questo ci consente di contenere i costi di produzione, costi che erano stati già abbattuti in partenza utilizzando i carter Simonini, evitando di dover progettare e costruire dei carter ad hoc.

Studio e ottimizzazione per una versione potenziata di un motore diesel v6 common rail.

Studio e ottimizzazione per una versione potenziata di un motore diesel v6 common rail con incremento della potenza erogabile.

Studio e ottimizzazione di un piccolo propulsore Diesel common rail, sovralimentato per un drone

Studio e ottimizzazione di un piccolo propulsore Diesel di piccola potenza common rail, sovralimentato per un drone.

Autonomous Vehicle and Internet on Vehicles

In questa tesi mi occupo di spiegare come si comportano i veicoli autonomi per prendere tutte le decisioni e come i dati dei sensori di ogni auto vengono condivisi con la flotta di veicoli

Manutenzione preventiva della Rail Line tramite il metodo MAGEC

L'elaborato è il risultato del progetto di tesi svolto presso l’azienda Lift Truck Equipment L.T.E. di Ostellato (Ferrara) che opera nell’ambito della progettazione e produzione di gruppi di sollevamento ed attrezzature per carrelli elevatori all’interno del gruppo Toyota Material Handling. Il progetto è stato svolto nel periodo da gennaio a marzo 2016 in collaborazione con l’ufficio di Ingegneria di processo di L.T.E. e riguarda l’applicazione del metodo MAGEC (Modi e Analisi dei Guasti e delle Criticità) per l’analisi dei guasti di una linea produttiva dell’azienda, la Rail Line. Nel primo capitolo viene inquadrato il sistema produttivo dell’azienda in aderenza con la filosofia del TPS (Toyota Production System) per chiarire l’ambito in cui è nato il progetto, le motivazioni che hanno portato al suo sviluppo e l’ottica secondo cui è stato svolto. Nel secondo capitolo è fornita una descrizione dell’approccio utilizzato, che consiste in una variante della FMECA, il metodo più utilizzato per le analisi in ambito affidabilistico. Inoltre sono riportate le attività di pianificazione che sono state svolte preliminarmente all’inizio del progetto. Successivamente nel terzo capitolo sono illustrati in modo dettagliato i vari step dell’implementazione del metodo, dalla raccolta dati, effettuata presso l’azienda, all’elaborazione. L’ultimo capitolo è dedicato ai risultati dell’analisi e a una breve descrizione di come tali risultati sono stati utilizzati nelle attività di manutenzione preventiva.

Osservatore e controllore sensorless ad elevate prestazioni per propulsione elettrica di Unmanned Aerial Vehicles

Negli ultimi anni, tra le varie tecnologie che hanno acquisito una sempre maggiore popolarità e diffusione, una di particolare rilevanza è quella degli Unmanned Aerial Vehicles. Di questi velivoli, quelli che stanno riscuotendo maggiore successo sono i multirotori, alimentati esclusivamente da azionamenti elettrici disposti in opportune posizioni della struttura. Particolari sforzi sono stati recentemente dedicati al miglioramento di questa tecnologia in termini di efficienza e precisione, tuttavia quasi sempre si trascura la vitale importanza dello sfruttamento efficiente dei motori elettrici. La tecnica di pilotaggio adottata nella quasi totalità dei casi per questi componenti è il BLDC sensorless, anche se la struttura si dimostra spesso essere PMSM, dunque inadatta all’uso di questa strategia. Il controllo ideale per i PMSM risulterebbe essere FOC, tuttavia per l'implementazione sensorless molti aspetti scontati nel BLDC devono essere affrontati, in particolare bisogna risolvere problemi di osservazione e identificazione. Durante la procedura di avviamento, efficienti strategie di self-commissioning vengono adottate per l’identificazione dei parametri elettrici. Per la fase di funzionamento nominale viene proposto un osservatore composto da diversi componenti interfacciati tra loro tramite un filtro complementare, il tutto al fine di ottenere una stima di posizione e velocità depurata dai disturbi. In merito al funzionamento in catena chiusa, vengono esposte valutazioni preliminari sulla stabilità e sulla qualità del controllo. Infine, per provare la validità degli algoritmi proposti, vengono mostrati i risultati delle prove sperimentali condotte su un tipico azionamento per UAV, pilotato da una scheda elettronica progettata appositamente per l’applicazione in questione. Vengono fornite inoltre indicazioni sull’implementazione degli algoritmi studiati, in particolare considerazioni sull’uso delle operazioni a virgola fissa per velocizzare l'esecuzione.

Motion Control of an Advanced Electric Implement for Agricultural Autonomous Vehicles

Nowadays, the development of intelligent and autonomous vehicles used to perform agricultural activities is essential to improve quantity and quality of agricultural productions. Moreover, with automation techniques it is possible to reduce the usage of agrochemicals and minimize the pollution. The University of Bologna is developing an innovative system for orchard management called ORTO (Orchard Rapid Transportation System). This system involves an autonomous electric vehicle capable to perform agricultural activities inside an orchard structure. The vehicle is equipped with an implement capable to perform different tasks. The purpose of this thesis project is to control the vehicle and the implement to perform an inter-row grass mowing. This kind of task requires a synchronized motion between the traction motors and the implement motors. A motion control system has been developed to generate trajectories and manage their synchronization. Two main trajectories type have been used: a five order polynomial trajectory and a trapezoidal trajectory. These two kinds of trajectories have been chosen in order to perform a uniform grass mowing, paying a particular attention to the constrains of the system. To synchronize the motions, the electronic cams approach has been adopted. A master profile has been generated and all the trajectories have been linked to the master motion. Moreover, a safety system has been developed. The aim of this system is firstly to improve the safety during the motion, furthermore it allows to manage obstacle detection and avoidance. Using some particular techniques obstacles can be detected and recovery action can be performed to overcome the problem. Once the measured force reaches the predefined force threshold, then the vehicle stops immediately its motion. The whole project has been developed by employing Matlab and Simulink. Eventually, the software has been translated into C code and executed on the TI Lauchpad XL board.

On the Role of Automatic Guided Vehicles in the 4th Industrial Revolution

Elaborate presents automated guided vehicle state-of-art, describing AGVs' types and employed technologies. AGVs' applications is going to be exposed by means of performed work during Toyota's internship. It will be presented the acquired experience on automatic forklifts' implementation and tools employed in a realization of an AGV system. Morover, it will be presented the development of a python program able to retrieve data, stored in a database, and elaborate them to produce heatmaps on vehicles' errors. The said program has been tested live on customer's sites and obtained result will be explained. Finally, it is going to be presented the analysis on natural navigation technology applied to Toyota's AGVs. Tests on natural navigation have been run in warehouses to estimate capabilities and possible application in logistic field.

Optimal energy management of smart households with electric vehicles, energy storage and distributed generation

In this thesis, the optimal operation of a neighborhood of smart households in terms of minimizing the total energy cost is analyzed. Each household may comprise several assets such as electric vehicles, controllable appliances, energy storage and distributed generation. Bi-directional power flow is considered for each household . Apart from the distributed generation unit, technological options such as vehicle-to-home and vehicle-to-grid are available to provide energy to cover self-consumption needs and to export excessive energy to other households, respectively.