{"id":12437,"date":"2021-12-15T16:31:17","date_gmt":"2021-12-15T15:31:17","guid":{"rendered":"https:\/\/www.teoresigroup.com\/?post_type=thesis&#038;p=12437"},"modified":"2022-02-02T16:30:41","modified_gmt":"2022-02-02T15:30:41","slug":"ottimizzazione-con-algoritmi-genetici-dei-componenti-di-un-sistema-di-propulsione-fuel-cell-batteria","status":"publish","type":"thesis","link":"https:\/\/www.teoresigroup.com\/it\/thesis\/ottimizzazione-con-algoritmi-genetici-dei-componenti-di-un-sistema-di-propulsione-fuel-cell-batteria\/","title":{"rendered":"Ottimizzazione con algoritmi genetici dei componenti di un sistema di propulsione Fuel Cell\/Batteria"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-columns align-center row sezione\">\n<div class=\"wp-block-column small-12 medium-10 large-8\">\n<h5 class=\"has-text-align-center wp-block-heading\">Abstract<\/h5>\n\n\n\n<p>L&#8217;obiettivo di questa tesi \u00e8 lo sviluppo di una metodologia per determinare il dimensionamento dei componenti del powertrain in un veicolo Fuel Cell\/Battery. L&#8217;analisi prevede lo studio della migliore configurazione del powertrain per ottimizzare costi e prestazioni in diverse missioni e scenari. A questo scopo, verr\u00e0 adottata una procedura di ottimizzazione chiamata Algoritmo Genetico, in grado di trovare autonomamente il miglior compromesso. La procedura GA \u00e8 accoppiata con un modello di veicolo in cui il modello del sistema Fuel Cell \u00e8 stato migliorato utilizzando dati sperimentali per rappresentare meglio il comportamento dinamico di una vera Fuel Cell. Lo studio sulla cella a combustibile sar\u00e0 focalizzato sull&#8217;influenza della temperatura e della generazione di potenza di alimentazione dei reagenti. In conclusione, verr\u00e0 studiato un caso applicativo basato su un generico veicolo commerciale leggero di medie dimensioni e verr\u00e0 fornita un&#8217;analisi economica sulle diverse configurazioni per identificare una scelta conveniente tra di esse.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"has-text-align-center wp-block-heading\">Obiettivo Tesi<\/h5>\n\n\n\n<p>Modellazione sistema fuel cell, applicazione di algoritmi genetici per l\u2019ottimizzazione della taglia dei componenti e del costo complessivo in ottica cliente ed OEM.<\/p>\n\n\n\n<h5 class=\"has-text-align-center wp-block-heading\">Metodologia di ricerca<\/h5>\n\n\n\n<p>Utilizzo di modelli&nbsp; esistenti, miglioramento della modellazione della fuel cell, definizione della funzione costo-obiettivo, impiego degli algoritmi di ottimizzazione genetici. Tool impiegati, maltlab, simulink, stateflow.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"featured_media":0,"template":"","university":[183],"thesis_type":[265,259],"keyword":[202,203,167,201],"class_list":["post-12437","thesis","type-thesis","status-publish","hentry","university-politecnico-di-torino-it","thesis_type-fuel-cell-it","thesis_type-model-based-design-it","keyword-fuel-cell","keyword-genetic-optimization","keyword-mbd","keyword-range-extender"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Ottimizzazione con algoritmi genetici dei componenti di un sistema di propulsione Fuel Cell\/Batteria - Teoresi Group<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover all you need to know about Ottimizzazione con algoritmi genetici dei componenti di un sistema di propulsione Fuel Cell\/Batteria on Teoresi Group - Teoresi Group is high profile engineering. 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