Thèse soutenue

Modélisation des moteurs thermiques pour l'évaluation des stratégies de contrôle moteur
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Auteur / Autrice : Daniel Dinescu
Direction : Mohand Tazerout
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Science pour l'Ingénieur, Energétique
Date : Soutenance en 2010
Etablissement(s) : Nantes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur, Géosciences, Architecture (Nantes)
Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : École polytechnique de l'Université de Nantes

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Le travail mené dans le cadre de cette thèse a pour but la mise en place d’un outil de simulation pour le développement des stratégies de contrôle moteur. Le simulateur développé se présente sous la forme d’un modèle complet de la boucle des gaz d’un moteur Diesel. La démarche de modélisation adoptée est celle à valeurs moyennes, qui ne considère pas les variations sous-cycliques des grandeurs d’état du système examiné. Celui-ci étant assez complexe, on a procédé à sa décomposition dans ses principaux éléments : turbocompresseur, refroidisseur d’air de suralimentation, collecteurs, moteur, vanne et refroidisseur des gaz d’échappement recirculés. Pour chacun des composants mentionnés précédemment, on s’est particulièrement intéressé au débit de gaz qui les traverse et/ou à leur température de sortie. Dans l’estimation de ces grandeurs physiques, on a privilégié les modèles de régression basés sur des principes physiques sans pour autant exclure les relations empiriques clairement établies. Le calibrage et la validation de ces modèles ont été effectués à partir de données expérimentales. Pour chaque paramètre modélisé, une analyse systématique des résultats des modèles a été effectuée afin d’identifier la fonction de régression ayant la meilleure précision pour être ensuite implémentée sous Matlab/Simulink et intégrée au modèle global. Le présent travail s’est achevé avec une validation statique du modèle complet à partir des mesures moteur. Les résultats de la simulation ont montré une très bonne précision du modèle développé, l’erreur relative absolue moyenne étant inférieure à 10 %.