To the geniuses of the past, who built our future; to those names in the shades, bringing our knowledge. They not only supported this work but also the world we live in.If you can solve it, it is an exercise; otherwise it's a research problem.-Richard Bellman e ResumenEl ControlÓptimo (CO) es esencialmente un problema matemático de bús-queda de extremos, consistente en la definición de un criterio a minimizar (o maximizar), restricciones que deben satisfacerse y condiciones de contorno que afectan al sistema. La teoría de CO ofrece métodos para derivar una trayectoria de control que minimiza (o maximiza) ese criterio.Esta Tesis trata la aplicación del CO en automoción, y especialmente en el motor de combustión interna. Las herramientas necesarias son un método de optimización y una representación matemática de la planta motriz. Para ello, se realiza un análisis cuantitativo de las ventajas e inconvenientes de los tres métodos de optimización existentes en la literatura: programación dinámica, principio mínimo de Pontryagin y métodos directos. Se desarrollan y describen los algoritmos para implementar estos métodos así como un modelo de planta motriz, validado experimentalmente, que incluye la dinámica longitudinal del vehículo, modelos para el motor eléctrico y las baterías, y un modelo de motor de combustión de valores medios.El CO puede utilizarse para tres objetivos distintos:1. Control aplicado, en caso de que las condiciones de contorno estén definidas. Puede aplicarse al control del motor de combustión para un ciclo de conducción dado, traduciéndose en un problema matemático de grandes dimensiones. Se estudian dos casos particulares: la gestión de un sistema de EGR de doble lazo, y el control completo del motor, en particular de las consignas de inyección, SOI, EGR y VGT.2. Obtención de reglas de control cuasi-óptimas, aplicables en casos en los que no todas las perturbaciones se conocen. A este respecto, se analizan el cálculo de calibraciones de motor específicas para un ciclo, y la gestión energética de un vehículo híbrido mediante un control estocástico en bucle cerrado.3. Empleo de trayectorias de CO como comparativa o referencia para tareas de diseño y mejora, ofreciendo un criterio objetivo. La ley de combustión así como el dimensionado de una planta motriz híbrida se optimizan mediante el uso de CO.Las estrategias de CO han sido aplicadas experimentalmente en los trabajos referentes al motor de combustión, poniendo de manifiesto sus ventajas sustanciales, pero también analizando dificultades y líneas de actuación para superarlas. Los métodos desarrollados en esta Tesis Doctoral son generales y aplicables a otros criterios si se dispone de los modelos adecuados. ResumEl ControlÒptim (CO)és essencialment un problema matemàtic de cerca d'extrems, que consisteix en la definició d'un criteri a minimitzar (o maximitzar), restriccions que es deuen satisfer i condicions de contorn que afecten el sistema. La teoria de CO ofereix mètodes per a derivar una trajectòria de control que minimitza (o maximitza) a...

El uso generalizado de los teléfonos inteligentes y la disponibilidad de sensores de diagnóstico de abordo (OBD) permite su uso como herramientas para mejorar la forma en que los estudiantes de ingeniería aprenden como los Motores de Combustión Interna Alternativos operan en condiciones de conducción reales. En particular, la metodología de aprendizaje presentada en este artículo se basa en proporcionar a los estudiantes un sensor OBD de bajo coste que en combinación con sus propios teléfonos inteligentes les permite registrar las variables del motor y del vehículo durante sus viajes diarios. Posteriormente, los estudiantes analizan el comportamiento de sus motores, con especialénfasis en el consumo de combustible y la huella de CO 2 de sus patrones de conducción, para finalmente evaluar el potencial de diferentes arquitecturas de sistema de propulsión. La experiencia muestra que el trabajo experimental y el hecho de que los alumnos analicen sus propios hábitos y estilos de conducción despierta su interés en la materia.The widespread use of smartphones and the availability of On Board Diagnosis (OBD) tools is profited to improve the way automotive engines operate in real conditions are learnt by engineering students. Particularly, the learning methodology presented in this paper is based on providing the students with a low cost OBD registering platform that in combination with their own smartphones allows them to register engine and vehicle variables during their daily commutes. Then, students analyse the behaviour of their engines, with special focus on the fuel consumption and the CO 2 footprint of their driving patterns, and evaluating the potential of different powertrain architectures. The experience shows that the practical work and the fact of analysing their own driving data arouses students' interest in the subject.

No abstract