DISEÑO BASADO EN DATOS PARA LA OPTIMIZACION DE BATERIAS EN AUTOMOCION
LA ELECTROMOVILIDAD JUEGA UN PAPEL CLAVE EN LA TRANSICION HACIA UNA SOCIEDAD CLIMATICAMENTE NEUTRA, QUE ES UNO DE LOS OBJETIVOS DE LA UE PARA 2050. EN EUROPA, EL TRANSPORTE DE PASAJEROS Y MERCANCIAS TIENE UNA CONTRIBUCION MUY SIGN...
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Financiación
concedida
El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto
el día 2021-01-01
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Descripción del proyecto
LA ELECTROMOVILIDAD JUEGA UN PAPEL CLAVE EN LA TRANSICION HACIA UNA SOCIEDAD CLIMATICAMENTE NEUTRA, QUE ES UNO DE LOS OBJETIVOS DE LA UE PARA 2050. EN EUROPA, EL TRANSPORTE DE PASAJEROS Y MERCANCIAS TIENE UNA CONTRIBUCION MUY SIGNIFICATIVA DE LAS EMISIONES DE CO2. LA NECESIDAD DE MINIMIZARLAS ESTA PROVOCANDO EL MAYOR CAMBIO EN EL TRANSPORTE INDIVIDUAL MODERNO DEL ULTIMO SIGLO. LA SOCIEDAD ASIMILARA E INCORPORARA LA ELECTROMOVILIDAD SI LOS VEHICULOS ELECTRICOS TIENEN UN PRECIO Y AUTONOMIA RAZONABLES.EL ALTO COSTO Y EL PESO SIGNIFICATIVO DE LAS BATERIAS LAS CONVIERTEN EN EL FACTOR CLAVE PARA DETERMINAR PRECIO Y AUTONOMIA DEL VEHICULO. PERO EL DISEÑO DE LA BATERIA DEBE RESPONDER A UN REQUISITO CRUCIAL: LA GESTION TERMICA DE LA BATERIA. ESTA GESTION ES FUNDAMENTAL TANTO PARA SU VIDA UTIL COMO PARA SU AUTONOMIA. EL DISEÑO OPTIMO (ES DECIR, LA TOPOLOGIA Y GEOMETRIA MAS FAVORABLE PARA EL PROBLEMA ACOPLADO TERMICO-FLUIDO) DEL SISTEMA DE REFRIGERACION DE LA BATERIA ES FUNDAMENTAL PARA ALCANZAR LOS AMBICIOSOS OBJETIVOS DE EMISIONES PREVISTOS.GREEN TIENE COMO OBJETIVO DESARROLLAR UN MARCO COMPUTACIONAL INNOVADOR PARA ESTUDIAR Y CREAR PROTOTIPOS VIRTUALES DE LA PROXIMA GENERACION DE SISTEMAS DE GESTION TERMICA DE BATERIAS.EL DISEÑO ACTUAL SE BASA EN UNA SERIE DE CANALES DE ENFRIAMIENTO SERPENTEANTES EN UNA PLACA BASE, GENERALMENTE OPTIMIZADOS MANUALMENTE MEDIANTE PRUEBA Y ERROR; UN PROCESO INEFICAZ QUE CONSUME MUCHO TIEMPO DEBIDO A LA COMPLEJIDAD DEL PROBLEMA DE INTERCAMBIO DE CALOR.EL PROYECTO TIENE COMO OBJETIVO DISEÑAR UN MODELO SUSTITUTIVO QUE DE DIRECTAMENTE LA SOLUCION DEL PROBLEMA DE OPTIMIZACION. ESTE ES UN NUEVO PARADIGMA EN LOS MODELOS SUSTITUTIVOS. EN LUGAR DE CONSTRUIR UN MODELO DE ORDEN REDUCIDO (MOR) PARA REEMPLAZAR EL COSTOSO CALCULO DE ALTO ORDEN O PARA ACELERAR EL PROCESO DE OPTIMIZACION, EL NUEVO MODELO SUSTITUTIVO AMBICIONA OBTENER DIRECTAMENTE LA SOLUCION OPTIMA PARA SATISFACER LAS NECESIDADES DE LA INDUSTRIA CON LAS RESTRICCIONES DE TIEMPO REQUERIDAS.EL PROBLEMA ACOPLADO TERMICO-FLUIDO CON GEOMETRIA OPTIMIZADA IMPLICA OTRA NOVEDAD: DAR CUENTA DEL CARACTER MULTIFISICO ACOPLADO DEL PROBLEMA PARA CONSTRUIR EL MODELO SUSTITUTIVO AD-HOC UTILIZANDO TECNICAS DE APRENDIZAJE CIENTIFICO AUTOMATICO (SCIENTIFIC MACHINE LEARNING). ES DECIR, INCLUIR LA DEPENDENCIA DE LA DISCIPLINA COMO PROPIEDAD FUNDAMENTAL DE LOS MODELOS SUSTITUTIVOS. SE ESPERA DE ESTA FORMA QUE LOS MODELOS SUSTITUTIVOS RESULTANTES SEAN ROBUSTOS Y PRECISOS.FINALMENTE, ESTA METODOLOGIA TIENE QUE PODERSE APLICAR AL DISEÑO DE SISTEMAS REALES DE REFRIGERACION DE BATERIAS. POR LO TANTO, EN PROBLEMAS CUYA ESCALA VIENE DETERMINADA POR EL VEHICULO, LO QUE IMPLICA UNA INGENTE CANTIDAD DE DATOS (PARA DESCRIBIR CON PRECISION LA INFORMACION ESPACIAL TANTO DE LA GEOMETRIA COMO DE LAS VARIABLES MECANICAS). CONSEQUENTEMENTE, SON NECESARIAS CONTRIBUCIONES NOVEDOSAS EN LA APLICACION DE TECNICAS DE APRENDIZAJE CIENTIFICO AUTOMATICO PARA REDUCIR LAS DIMENSIONES DEL FLUJO DE DATOS EN EL PROBLEMA MULTIFISICO ACOPLADO. SE ESPERA DE ESTA FORMA QUE LA BUSQUEDA ITERATIVA DE SOLUCIONES SEA MAS SIMPLE, MAS ESTABLE Y MAS RAPIDA Y QUE SE REDUZCA LA COMPLEJIDAD DE LA FUNCION DE RESPUESTA ENTRE ENTRADA Y SALIDA DE MODELOS SUSTITUTIVOS.ESTOS DESAFIOS SERAN ABORDADOS POR UN EQUIPO CON CONTRASTADA Y LARGA EXPERIENCIA, ASI COMO CONTRIBUCIONES, EN EL MODELOS SUSTITUTIVOS (TAMBIEN PARA CFD). ADEMAS, EL EQUIPO INCLUYE UN DESTACADO INVESTIGADOR DE LA INDUSTRIA DE LA AUTOMOCION.