L'optimisation
de la consommation
de moteur hybride
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L'optimisation de la consommation d'un moteur hybride
Projet visant à optimiser la consommation d’un moteur hybride tout en garantissant la performance de la batterie
Problématique
L’un des objectifs majeurs des constructeurs automobiles est de réduire la consommation de carburant et donc les émissions de CO2 des véhicules. Les motorisations hybrides sont une avancée majeure pour répondre à cette problématique.
Le projet à pour objectifs :
- de définir des stratégies optimales de gestion du moteur hybride en fonction d’un parcours routier,
- respecter les contraintes sur la gestion de la batterie électrique pour garantir sa performance à long terme.
Mise en oeuvre / Expertises mobilisées
Probayes a développé une méthode, combinant le Machine Learning et l’Optimisation Combinatoire et utilise l’historique de conduite pour améliorer la gestion du système hybride.
Cette méthode, est capable d’apprendre et de prédire les habitudes de conduite et les segments de route futurs à différentes échelles.
Elle utilise ces prédictions pour optimiser le basculement du moteur thermique vers le moteur électrique et ainsi réduire les émissions de CO2.
Résultats
Les algorithmes développés permettent la définition de stratégies optimisées minimisant la consommation de carburant sur un trajet.
Un gain de 5 à 15% de carburant par rapport à l’optimisation locale du fonctionnement du moteur, peut être obtenu.
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Nom Prénom
Fonction – Entreprise
Quelques exemples :
Véhicule autonome
Projet visant à aider la conduite automatique des véhicules
Maintenance prédictive des poids lours
Projet visant à prédire les risques de pannes en fonctions des classes d’usage
Optimisation de la consommation d'un moteur hybride
Projet visant à détecter l’environnement des véhicules
Découvrez nos démos :
Véhicule autonome et détection de l'environnement - Démo Probayes
Comment détecter l’environnement proche et en temps réel sur un véhicule autonome ? Probayes travaille depuis 2005 sur le sujet.
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