Voiture T2M autonome. ARCHER Thomas JAUREGUI Ulyxe LEPROUST Amanda
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- Émilien Cloutier
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1 Voiture T2M autonome ARCHER Thomas JAUREGUI Ulyxe LEPROUST Amanda encadrés par Oriane AUBERT et Pascal ROGER Lycée Gaston Monnerville KOUROU Olympiades de Sciences de l Ingénieur 2015 Académie de Guyane
2 Trop bruyante avec un moteur thermique, bien que performante, le constructeur de la voiture radiocommandée Pirate T2M en a fait un véhicule électrique afin qu'elle soit ujlisable en milieu urbain. Mais la chaîne de producjon et de transport de l'énergie électrique ayant un très mauvais rendement, il est plus intéressant de produire localement l'énergie nécessaire pour recharger les baueries de la voiture, avec un panneau solaire par exemple. Afin d'augmenter les possibilités d'ujlisajon de la voiture Pirate dans des zones reculées, peut- on la rendre complètement autonome avec une producjon embarquée d'énergie électrique?
3 Tâches principales à réaliser Alimenter la voiture en énergie solaire BaUerie Lithium- Polymère 7,4 V/3200 mah Trouver les condihons ophmales de conduite de la voiture Sol plat ConsommaJon énergéjque minimale Minimiser les pertes d énergie dues aux achons extérieures de l air et du sol sur la voiture avec son panneau PosiJonnement aérodynamique du panneau solaire
4 Méthodes Mesures expérimentales : stockage de mesures embarquées (courant consommé, tension bauerie et compteur rotajon moteur) sur carte SD, exploitées ensuite sur tableur Excel U bat (V) courant (A) Vitesse (m/s)
5 Méthodes SimulaHons numériques mulhphysiques Un modèle du système de propulsion est fourni sur PSIM : Un modèle de voiture à moteur à courant conjnu est fourni sur OpenModelica : On peut également ujliser le logicel SinusPhy et les composants de base de sa bibliothèque.
6 Méthodes SimulaHons numériques mécaniques : ujlisajon de SolidWorks Flow SimulaJon pour simuler l écoulement de l air sur la maqueue numérique 3D de la voiture Pirate T2M
7 1 Choix d un panneau solaire et de condihons de conduite ophmales Grâce aux mesures stockées sur carte SD, on évalue la puissance consommée (P = U x I) par la voiture en foncjon de sa vitesse, pour des essais réalisés sur piste : c est une relajon quasi- linéaire. Connaissant la capacité de la bauerie (3200 mah), on en déduit l autonomie de la voiture sans panneau solaire, en minutes, en foncjon de sa vitesse. Pour compenser la consommajon énergéjque de la voiture à faible vitesse, il faut choisir un panneau solaire d au moins 25W y = 15,16x - 4, ,00 2,50 3,00 3,50 4,00 4,50 5,00 5,50 Vitesse (m/s) Puissance absorbée (W) Autonomie (minutes)
8 1 Choix d un panneau solaire et de condihons de conduite ophmales Critères de choix d un panneau : Puissance > 25W pour une irradiance = 1000 W/m 2 Surface < surface supérieure voiture Flexibilité : quelques degrés Distribué en Guyane Française Nous avons finalement retenu le modèle suivant : La voiture sera autonome pour de faibles vitesses (< 8km/h).
9 1 Choix d un panneau solaire et de condihons de conduite ophmales On constate que la phase où la consommajon en courant est la plus importante est la phase d accélérajon : U bat (V) courant (A) Vitesse (m/s) CondiHons de conduite ophmales pour minimiser la consommahon énergéhque : Vitesse faible (< 8km/h pour une autonomie totale) et constante Faible accélérajon : on programme le variateur de vitesse sur le niveau d accélérajon le plus souple
10 2 Choix d une posihon ophmale de panneau solaire On cherche à minimiser la force de traînée induite par l ajout du panneau solaire sur la voiture. Module Flow SimulaHon de SolidWorks Le temps de calcul étant trop long, on ujlise une forme épurée de la coque de la voiture :
11 2 Choix d une posihon ophmale de panneau solaire On teste 2 posijons (1 et 2) qui nous semblent aérodynamiques, puis une posijon (3) qui minimise la surface frontale. PosiHon 1 PosiHon 2 PosiHon 3
12 2 Choix d une posihon ophmale de panneau solaire La surface frontale est caclulée pour chaque posijon à l aide de Géogébra sur une capture d écran en vue de face.
13 2 Choix d une posihon ophmale de panneau solaire Comme prévu, la traînée est quasiment proporjonnelle au carré de la vitesse. La posihon 3, qui minimise la surface frontale, présente le moins de traînée. C est donc celle que l on choisit a priori. 0,6 Traînée (N) 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 Sans panneau solaire y = 0,0005x 2-0,0002x + 0,0007 Panneau posijon 1 y = 0,0013x 2-7E- 05x + 0,0002 Panneau posijon 2 y = 0,0013x 2 + 0,0002x - 0, ,1 Panneau posijon y = 0,0007x 2 + 0,0003x + 6E Vitesse (km/h)
14 2 Choix d une posihon ophmale de panneau solaire L ensemble des résultats obtenus à 8 km/h est regroupé dans ce tableau : Trainée (N) Surface frontale (m²) Coef. K1 Coef. K2 Sans panneau solaire 0, , ,0005 0, Panneau posijon 3 0, , ,0007 0, Panneau posijon 2 0, , ,0013 0, Panneau posijon 1 0, , ,0013 0, Traînée = K x V 2 K1 est le coefficient du polynôme de tendance obtenu avec Excel. K2 est le coefficient calculé (K2 = Traînée/V 2 ). On uhlisera les valeurs K2, qui sont exactes.
15 3 Modèle mulhphysique de prévisions de consommahon Après des tests avec les modèles numériques sur PSIM et OpenModelica, c est finalement le logiciel SinusPhy qui nous a semblé le mieux adapté pour modéliser la chaîne d énergie de la voiture. ALIMENTER bauerie DISTRIBUER hacheur CONVERTIR Moteur brushless TRANSMETTRE Réducteur + roues Énergie électrique Énergie mécanique Le curseur permet de faire varier le rapport cyclique de la commande en tension du moteur, et donc la vitesse de la voiture.
16 3 Modèle mulhphysique de prévisions de consommahon Les paramètres de la bauerie, le rapport de réducjon, le diamètre des roues et la masse de la voiture sont bien connus. On règle les paramètres restants du modèle (inerjes, frouements, ) de façon à retrouver les caractérisjques de la voiture mesurées à vide (sur un banc d essai) à vitesse maximale : Vitesse : 7 m/s Courant : 3,2 A
17 3 Modèle mulhphysique de prévisions de consommahon L intérêt du modèle est que l on visualise le taux de charge de la bauerie. On observe bien une forte consommajon au démarrage, puis la consommajon est beaucoup plus lente. Une anomalie au démarrage prévoit un courant négajf, qui recharge la bauerie pendant un très court instant. Cela pourrait être évité en ajoutant une diode dans le modèle.
18 3 Modèle mulhphysique de prévisions de consommahon On ajoute les forces résistantes sous la forme d un composant qui calcule l équajon suivante : Fr = Traînée + Résistance au roulement = K x V 2 + C x V Des essais sur piste et herbe à vitesse maximale montrent en effet que la résistance au roulement est proporjonnelle à la vitesse. Vitesse (m/s) 8,0 7,0 6,0 5,0 4,0 3,0 2,0 1,0 0,0 Vitesse à vide en m/s Vitesse sur route en m/s Vitesse sur herbe en m/s Temps (s)
19 3 Modèle mulhphysique de prévisions de consommahon Le composant calcule les forces résistances à parjr de la vitesse en sorje du modèle. Les forces résistantes sont retranchées à la force de tracjon en sorje du modèle par un comparateur. Fr = K x V 2 + C x V 2 curseurs permeuent de choisir les valeurs de K et de C, et donc de choisir la configurajon de l essai modélisé (posijon du panneau solaire, piste, herbe ou à vide).
20 3 Modèle mulhphysique de prévisions de consommahon Limites du modèle On ajuste la valeur de C pour retrouver la vitesse de la voiture mesurée sur piste et sur herbe. Problème : le courant consommé devient beaucoup trop important, la bauerie se vide en quelques secondes. Vitesse obtenue pour un essai sur piste
21 3 Modèle mulhphysique de prévisions de consommahon SoluHon adoptée On construit un modèle pour chaque type de route : À vide Sur piste Sur herbe On n ajoute que la force de traînée comme force résistante. Validité du modèle Performances auendues (esjmées à parjr de mesures expérimentales) : 64 minutes d autonomie sur piste à 8 km/h Performances simulées : 50 minutes d autonomie sur piste à 8 km/h Écart relahf = 22% Cet écart est dû principalement à la non prise en compte du pic de consommajon au démarrage dans le calcul des performances auendues.
22 4 Modèle et réalisahon d une régulahon de charge de la baherie Selon l irradiance disponible et les condijons de conduite de la voiture, la charge et décharge de la bauerie vont varier. On réalise un modèle avec SinusPhy pour anjciper ces effets : Panneau solaire Baherie 2 curseurs permeuent de régler l irradiance et la température du milieu extérieur. Régulateur de charge 1 curseur permet de connecter ou non les composants entre eux : bauerie, panneau et charge. Charge (voiture) Vitesse (km/h) I (A) U (V) R (Ohm) 8 3 8,33 2, ,4 8,2 1, ,3 8,14 1, ,3 8 0,96 La voiture est modélisée par une résistance variable : connaissant U et I consommés pour différentes vitesse de la voiture, on en déduit la résistance équivalente correspondante.
23 4 Modèle et réalisahon d une régulahon de charge de la baherie On réalise le même montage réel (ici avec 2 baueries) afin de valider le modèle. Baheries Résistance variable Baherie Régulateur de charge Charge Panneau solaire Panneau solaire Régulateur de charge Problème : le régulateur de charge livré avec le panneau solaire est un chargeur 12/24V : impossible de charger la bauerie Li- Po 7,4V avec.
24 4 Modèle et réalisahon d une régulahon de charge de la baherie SoluHon envisagée : Câbler un régulateur de tension variable, en ujlisant un composant électronique adapté, le LM350 (courant < 3 A, tension réglable 1,2 V 33 V) LM350 BaUerie Li- Po
25 Conclusion et perspechves Peut- on rendre la voiture Pirate complètement autonome avec une produchon embarquée d'énergie électrique? OUI, une configurajon raisonnable est la suivante : AccéléraJon minimale (réglée au 1er niveau du variateur) Vitesse faible et constante (8 km/h) Panneau solaire 25 W de surface comparable à la surface supérieure de la voiture Panneau solaire à plat au- dessus de la voiture Connexion des éléments entre eux par un régulateur de tension variable LM350
26 Conclusion et perspechves On peut enjèrement prédire la consommajon de la voiture grâce à un modèle muljphysique réglé sur les performances de la voiture sans panneau, et qui prend en compte : la nature de la route (effet mesuré par tests réels) la traînée engendrée par le panneau solaire (prévue par simulajons numériques) On peut également prédire la régulajon de la charge et décharge de la bauerie : PerspecHves : Assembler ces 2 modèles pour avoir un modèle global prédicjf de la voiture solaire.
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