Regressione multivariata per la stima della CO2 tank-to-wheel in un veicolo ibrido

ARGOMENTO GENERALE Risparmio energetico e protezione ambientale sono preoccupazioni crescenti nella società odierna. È verosimile che le politiche di gestione della mobilità nelle città saranno drasticamente modificate per due motivi principali: le difficoltà e l'insufficienza dei frequenti arresti imposti al alla circolazione di determinate categorie di veicoli a causa dell'eccesso di polveri sottili; l'introduzione di stringenti direttive europee, che obbligheranno ad abbandonare una logica emergenziale per adottare, invece, strategie organiche in grado di far sì che sia normalmente garantita una accettabile qualità dell’aria nei centri urbani. Una soluzione per la riduzione dell'inquinamento nel settore dei trasporti può essere lo studio e lo sviluppo  di nuove soluzioni di power-train. Un veicolo a propulsione ibrida, HEV, è un mezzo di trasporto dalla struttura apparentemente analoga ad un'autovettura tradizionale, ma oltre al motore termico è dotato di una macchina elettrica in grado di fornire la propulsione. Il pacco batteria che alimenta la traction-line elettrica, è commisurato ad una distanza in cui ricade la gran parte degli spostamenti in area urbana; ciò permette una guida in modalità \av puro elettrico'', spegnendo completamente la macchina termica, e quindi, annullando le emissioni di gas nocivi. A seconda dell'architettura del veicolo, l'accumulatore energetico può essere ricaricato da diverse fonti: sfruttando l'energia in fase di frenata, definita \av frenata rigenerativa''; direttamente dall'ICE durante la marcia; oppure, nel caso in cui sia presente un sistema plug-in, l'autovettura in sosta può ricevere energia direttamente dalla rete elettrica, mediante appositi cablaggi. ARGOMENTO SPECIFICO In questo elaborato, i veicoli a propulsione ibrida sono stati simulati in un ambiente numerico mediante un algoritmo di ottimizzazione, noto come programmazione dinamica; tale tool è stato sviluppato precedentemente da altri colleghi. Lo strumento di simulazione ha lo scopo di ottimizzare la strategia di controllo del mezzo di trasporto selezionato, in modo tale da minimizzare una funzione di costo lungo un ciclo guida impostato dall'utente;  tale funzione è legata alle emissioni di anidride carbonica tank-to-wheel, cioè prodotte su strada. Nel lavoro di tesi è stato analizzato un modello di regressione che ha per variabile dipendente l'errore numerico commesso da tale tool rispetto ad un valore di emissioni considerato corretto, calcolato mediante un metodo statistico sviluppato da altri colleghi. Da tale analisi si evince come il risultato ottenuto dall'algoritmo di ottimizzazione, vale a dire le emissioni di CO2, sia fortemente influenzato dal refinement della griglia di discretizzazione, utilizzata per approssimare variabili continue all'interno dell'ambiente di simulazione numerico. Al crescere della finezza di tale node-grid, la risposta del codice sarà più accurata, ma i tempi computazionali cresceranno, al più, esponenzialmente. Uno degli obiettivi in questa dissertazione è stato quello di progettare una legge in grado di rappresentare in modo sufficientemente accurato l'errore commesso nel calcolo delle emissioni di CO2 in funzione delle variabili di design e di input al tool di ottimizzazione. Il raggiungimento di tale obiettivo permetterebbe una drastica riduzione dei tempi di lavoro, noto a priori l'errore massimo accettabile.