La crescente competitività  del campionato internazionale di Formula E dettato da una sempre crescente richiesta prestazionale dei sistemi di propulsione elettrici per le auto di tutti i giorni hanno spinto le case costruttrici di questo tipo di motori ad eseguire sempre pi๠approfondite analisi e simulazioni volte al miglioramento delle prestazioni della macchina, e dunque all'aumento dell'autonomia delle batterie. Magneti Marelli, l'azienda che fornisce il sistema propulsivo al team Mahindra Racing nel campionato sopracitato, ha l'obiettivo di migliorare il sistema di raffreddamento del motore elettrico montato in monoposto per migliorarne il comportamento termico, che si ripercuote sulla durata delle batterie e sulle prestazioni della macchina in termini di potenza e coppia erogata. Lo scopo di questo lavoro di tesi ਠquello di fornire a Magneti Marelli una soluzione di motore elettrico che abbia un comportamento termico migliore rispetto al modello fornito. Questo ha portato a suddividere il lavoro in due fasi: in primo luogo si effetuerà  una analisi di sensibilità  ai parametri per individuare i percorsi termici maggiormente influenti e le resistenze termiche con relativi parametri geometrici e di materiale che possano avere un peso maggiore sul comportamento termico del motore. In seconda battuta, una volta individuati i parametri maggiormente influenti, si eseguirà  una ottimizzazione della macchina che ha come scopo la determinazione di un layout di motore migliore con delle temperature di esercizio delle zone calde minori. Tutto il lavoro ਠbasato sulla ricostruzione del modello di motore mediante un software specifico: Motor-Cad. L'analisi di sensibilità  à¨ svolta esternamente al programma mediante script Matlab e l'ottimizzazione ਠguidata da un software specifico, Dakota. La conclusione del lavoro sarà  soddisfacente qualora si riuscisse a trovare effettivamente un motore termicamente pi๠efficiente di quello attuale.

Ottimizzazione termica di un motore elettrico da Formula E

2018

Abstract

La crescente competitività  del campionato internazionale di Formula E dettato da una sempre crescente richiesta prestazionale dei sistemi di propulsione elettrici per le auto di tutti i giorni hanno spinto le case costruttrici di questo tipo di motori ad eseguire sempre pi๠approfondite analisi e simulazioni volte al miglioramento delle prestazioni della macchina, e dunque all'aumento dell'autonomia delle batterie. Magneti Marelli, l'azienda che fornisce il sistema propulsivo al team Mahindra Racing nel campionato sopracitato, ha l'obiettivo di migliorare il sistema di raffreddamento del motore elettrico montato in monoposto per migliorarne il comportamento termico, che si ripercuote sulla durata delle batterie e sulle prestazioni della macchina in termini di potenza e coppia erogata. Lo scopo di questo lavoro di tesi ਠquello di fornire a Magneti Marelli una soluzione di motore elettrico che abbia un comportamento termico migliore rispetto al modello fornito. Questo ha portato a suddividere il lavoro in due fasi: in primo luogo si effetuerà  una analisi di sensibilità  ai parametri per individuare i percorsi termici maggiormente influenti e le resistenze termiche con relativi parametri geometrici e di materiale che possano avere un peso maggiore sul comportamento termico del motore. In seconda battuta, una volta individuati i parametri maggiormente influenti, si eseguirà  una ottimizzazione della macchina che ha come scopo la determinazione di un layout di motore migliore con delle temperature di esercizio delle zone calde minori. Tutto il lavoro ਠbasato sulla ricostruzione del modello di motore mediante un software specifico: Motor-Cad. L'analisi di sensibilità  à¨ svolta esternamente al programma mediante script Matlab e l'ottimizzazione ਠguidata da un software specifico, Dakota. La conclusione del lavoro sarà  soddisfacente qualora si riuscisse a trovare effettivamente un motore termicamente pi๠efficiente di quello attuale.
2018
it
Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"
Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia
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Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.14242/297552
Il codice NBN di questa tesi è URN:NBN:IT:UNIMORE-297552