Alimenté par l'essor du commerce électronique et des services d'expédition rapide comme Amazon, les consommateurs en sont venus à attendre leurs marchandises à leur porte en quelques jours, voire quelques heures, et non en quelques semaines. Cette culture de la demande coïncide avec l'expansion des technologies de transport, connectivité, et l'automatisation, et ensemble, ces changements bouleversent une pierre angulaire importante du transport américain—notre dépendance vitale vis-à-vis des camions moyens et lourds.

Les camions de classe 8 livrent environ 80 pour cent des marchandises aux États-Unis et représentent environ 22 pour cent de la consommation totale d'énergie de transport. Leur rôle important dans la facilitation des transactions commerciales et la consommation de carburant en font des cibles de choix pour le changement qui soutiendra mieux les besoins changeants de mobilité et de livraison de l'Amérique.

Pour répondre aux besoins futurs, le laboratoire national d'Argonne du département américain de l'Énergie (DOE) est à la pointe de la recherche pour améliorer l'efficacité et l'utilisation de ces véhicules, moins d'émissions, et réduire la dépendance américaine vis-à-vis du pétrole étranger. Les chercheurs du laboratoire abordent ce travail sur plusieurs fronts.

Outre des concepts et des commandes de moteur avancés et pionniers, les chercheurs évaluent les technologies émergentes pour responsabiliser les décideurs des secteurs privé et public. Ces efforts de recherche sont renforcés par des partenariats avec l'industrie et le gouvernement, et en tirant parti des installations de classe mondiale d'Argonne et en collaborant entre les disciplines pour accélérer l'innovation.

Avec une expertise et des ressources diverses pour les recettes de combustion fondamentales et l'évaluation des véhicules, modélisation multi-physique haute fidélité, apprentissage automatique, et l'analyse prédictive, Argonne contribue à l'évolution de la technologie moyenne et lourde du futur.

Partenariat avec des moteurs avancés pionniers

Argonne apporte son expertise en technologie moyenne et lourde pour deux collaborations majeures qui font progresser l'efficacité. L'un est le partenariat de camions du 21e siècle du DOE, où le gouvernement et les partenaires de l'industrie ont uni leurs forces pour identifier les domaines de recherche nécessaires et accélérer le développement de nouvelles technologies.

Argonne travaille également avec Navistar dans le SuperTruck II du DOE, une collaboration à grande échelle dans laquelle des équipes de constructeurs travaillent pour améliorer considérablement l'efficacité des camions de classe 8. Les objectifs spécifiques incluent une augmentation de 100 pour cent de l'efficacité du fret et de 55 pour cent de l'efficacité thermique des freins, qui mesure dans quelle mesure un moteur convertit l'énergie du carburant en énergie mécanique.

Grâce à cette collaboration, Les chercheurs d'Argonne travaillent à identifier des approches de combustion avancées qui peuvent atteindre ces objectifs d'efficacité. Ce travail s'appuie sur le SuperTruck I du DOE, qui avait des objectifs similaires et dans lequel Argonne s'est également associé à Navistar.

"Nous sommes ravis de collaborer à nouveau avec Navistar sur ce travail important. Nous voulons utiliser notre vaste expertise des moteurs expérimentaux pour développer des approches innovantes pour améliorer l'efficacité, ", a déclaré Thomas Wallner, directeur de recherche et responsable du projet d'ingénierie Argonne.

Optimiser les moteurs à haut rendement

L'optimisation est nécessaire pour concevoir des moteurs plus efficaces et nécessite non seulement une compréhension approfondie de la façon dont les matériaux et les composants fonctionnent ensemble, mais aussi des outils permettant d'appréhender rapidement les processus de combustion. Argonne répond à ces deux aspects grâce à son expertise combinée en modélisation de la combustion et à ses capacités de calcul haute performance.

Les constructeurs de camions et d'autres parties prenantes tirent parti de ces deux capacités pour accélérer le développement de pièces de moteur avancées, comme les systèmes d'allumage avancés. Le CRADA (accord de coopération de recherche et de développement) en cours d'Argonne avec Cummins et Convergent Science Inc. illustre la valeur que ces capacités apportent au processus.

Dans ce partenariat, Les experts d'Argonne optimisent les modèles d'injecteurs de carburant utilisés dans la conception interne de l'entreprise. Les modèles prédisent un phénomène connu sous le nom de cavitation, par lequel le carburant se transforme de liquide en vapeur. Le processus peut éroder l'injecteur et entraver les performances s'il n'est pas traité avant la production.

Avoir une compréhension claire de la façon dont la cavitation se produit peut permettre des améliorations qui résolvent ou atténuent le problème, et l'utilisation de la modélisation informatique dans le processus permet d'économiser du temps et de l'argent.

"En utilisant des méthodes de modélisation et de calcul haute performance, vous pouvez prédire le problème et comprendre comment et pourquoi il se produit, ce qui permet à l'industrie d'économiser sur les coûts d'expérimentation, " a déclaré Sibendu Som, responsable de la section informatique multi-physique d'Argonne. " Le temps et l'argent que vous économisez, vous pouvez mettre en place des moyens d'ingénierie pour résoudre le problème, qu'il s'agisse de changer le matériau, la conception ou la position des pièces."

Optimisation des opérations

L'efficacité peut être améliorée non seulement en optimisant le moteur, mais également en optimisant les commandes individuelles des véhicules et la livraison des marchandises. Un routage et des contrôles plus intelligents peuvent aider à améliorer l'efficacité énergétique et les économies de coûts et, au niveau du système, minimiser les embouteillages et autres perturbations.

Donc, en plus de l'optimisation du moteur, Les chercheurs d'Argonne modélisent l'énergie et la mobilité dans des systèmes urbains entiers pour évaluer l'impact des technologies émergentes. Ils explorent également des moyens d'évaluer le routage en fonction de la consommation de carburant, temps, et les impacts environnementaux. De tels modèles peuvent aider les entreprises à maximiser l'efficacité opérationnelle en recommandant des itinéraires qui permettent d'économiser de l'énergie et du temps, ainsi que les technologies de véhicule les mieux adaptées à des itinéraires spécifiques, par exemple.

Les chercheurs exploitent le deep learning pour optimiser leurs modèles. L'apprentissage profond est une forme d'apprentissage automatique qui utilise une classe d'algorithmes appelés « réseaux de neurones profonds, " qui imitent les processus de signaux simples du cerveau de manière hiérarchique. Ils sont particulièrement utiles pour analyser des propriétés complexes.

"Gagner du temps sur la simulation nous permet de nous poser beaucoup plus de questions sur la façon dont les véhicules seront utilisés à l'avenir et comment les nouvelles technologies les influenceront, ", a déclaré Aymeric Rousseau, responsable de la simulation de véhicules et de mobilité. "Notre objectif est d'utiliser à terme l'apprentissage automatique pour améliorer l'efficacité opérationnelle sans avoir besoin de simulations haute fidélité."

Évaluations réelles des technologies émergentes

Être adopté, les nouvelles technologies moyennes et lourdes doivent d'abord être prouvées pour répondre aux besoins d'une industrie spécifique, et offrir des avantages supérieurs. Argonne peut évaluer diverses technologies moyennes et lourdes pour fournir ces informations, aider les décideurs à comprendre où les investissements et les efforts de recherche et développement devraient être placés.

Dans un projet pour Fedex, les chercheurs ont comparé l'un des véhicules de poids moyen de l'entreprise avec deux véhicules électriques de démarrage et ont comparé leurs performances à un modèle de moteur diesel de référence. L'analyse d'Argonne s'est concentrée sur la mesure de la consommation énergétique relative de chaque technologie.

Pour fournir des informations du monde réel, les chercheurs ont utilisé les outils de test avancés d'Argonne, y compris ses dynamomètres internes et sa cellule d'essai qui peuvent simuler un large éventail de conditions environnementales. Ils ont combiné les tests avec une analyse des coûts basée sur des exemples de routes propriétaires.

Ce travail a généré des données factuelles critiques qui ont aidé Fedex à comprendre quelles technologies étaient les plus rentables en fonction de leur consommation d'énergie, et a aidé à orienter les décisions d'investissement des entreprises.

"Notre analyse fait beaucoup de choses, notamment en aidant les parties prenantes à comprendre quelles technologies réduisent les coûts et profitent aux consommateurs et à l'environnement, pas seulement pour aujourd'hui mais aussi pour demain, " a déclaré l'ingénieur de recherche Forrest Jehlik.

« Nous pouvons également aider les partenaires de l'industrie à faire correspondre leurs besoins à la bonne technologie. Par exemple, nous pouvons aider une entreprise à comprendre la puissance de batterie dont elle aurait besoin pour soutenir ses opérations en utilisant des véhicules électriques. Étant donné que le coût de ces véhicules est largement déterminé par le coût de la batterie et de l'électronique haute puissance, disposer de ce type d'informations peut permettre de réaliser de réelles économies. »

Optimisation du système

L'étendue des capacités d'analyse d'Argonne ne s'arrête pas aux analyses de coûts; elle va encore plus loin à l'aide de modèles larges. Avec son modèle breveté GREET, Argonne peut fournir des analyses complètes du cycle de vie du carbone pour jusqu'à 85 combinaisons de véhicules et de carburants différentes. En outre, Les outils de modélisation d'Argonne POLARIS et Autonomie permettent aux chercheurs de modéliser la mobilité et l'énergie dans des villes entières.

Le laboratoire continuera à repousser les limites de la technologie moyenne et lourde sous tous les angles. Les capacités et les approches à multiples facettes d'Argonne aident la nation à atteindre l'indépendance énergétique et à soutenir l'innovation dans le secteur de l'énergie.

"La question n'est pas de savoir si les choses vont changer, mais comment, " Rousseau a déclaré. "Nous fournissons la perspicacité pour aider nos partenaires à comprendre comment les choses pourraient changer et leur donner les moyens de faire des choix sur la façon de se préparer à ces changements futurs."