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http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/80910| Tipo: | Dissertação |
| Título: | Impacto da tecnologia HCCI no desempenho e emissões de gases poluentes em veículos híbridos |
| Título em inglês: | Impact of HCCI technology on performance and pollutant gas emissions in hybrid vehicles |
| Autor(es): | Moura Júnior, Claudecir Fernandes de Freitas |
| Orientador: | Bueno, André Valente |
| Palavras-chave em português: | Biocombustíveis;Python (Linguagem de programação de computador);Catalisadores;Motores de combustão interna |
| Palavras-chave em inglês: | Biomass energy;Python (Computer program language);Catalysts;Internal combustion engines |
| CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA MECANICA |
| Data do documento: | 2024 |
| Citação: | MOURA JUNIOR, Claudecir Fernandes de Freitas. Impacto da tecnologia HCCI no desempenho e emissões de gases poluentes em veículos híbridos. 2024. 106 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecânica) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2024. |
| Resumo: | Este estudo teve como objetivo analisar as emissões de gases poluentes, avaliando diferentes configurações de veículos utilizando dois tipos de sistemas de propulsão. Para cada configuração de sistema de propulsão, foram testados tanto um motor convencional de combustão interna quanto um motor Homogeneous Charge Compression Ignition (HCCI). As simulações foram realizadas utilizando o software IGNITE, e os gases de exaustão foram tratados por um catalisador modelado em Python. O modelo computacional do veículo Renault Sandero demonstrou boa precisão, com erros de validação abaixo de 1%, enquanto o modelo do catalisador apresentou um erro máximo de emissão abaixo de 3%. Os resultados indicaram que a configuração convencional de sistema de propulsão com o motor HCCI apresentou desempenho superior em comparação ao motor convencional. Em contraste, o modelo de sistema de propulsão híbrido mostrou resultados insatisfatórios, sugerindo a necessidade de otimizações adicionais. Portanto, foi realizada uma análise aprofundada de gestão de energia para maximizar a utilização do motor HCCI na configuração híbrida, com a expectativa de melhorar a eficiência e reduzir as emissões. |
| Abstract: | This study aimed to analyze pollutant gas emissions by evaluating different vehicle configurations using two types of powertrains. For each powertrain configuration, both a conventional internal combustion engine and a HCCI engine were tested. The simulations were performed using IGNITE software, and the exhaust gases were treated by a catalyst modeled in Python. The computational model of the Renault Sandero vehicle demonstrated good accuracy, with validation errors below 1%, while the catalyst model showed a maximum emission error below 3%. The results indicated that the conventional powertrain configuration with the HCCI engine performed better compared to the conventional engine. In contrast, the hybrid powertrain model showed unsatisfactory results, suggesting the need for further optimizations. Therefore, an in-depth energy management analysis was conducted to maximize the utilization of the HCCI engine in the hybrid configuration, with the expectation of improving efficiency and reducing emissions. |
| Descrição: | Este documento está disponível online com base na Portaria nº 348, de 08 de dezembro de 2022, disponível em: https://biblioteca.ufc.br/wp-content/uploads/2022/12/portaria348-2022.pdf, que autoriza a digitalização e a disponibilização no Repositório Institucional (RI) da coleção retrospectiva de TCC, dissertações e teses da UFC, sem o termo de anuência prévia dos autores. Em caso de trabalhos com pedidos de patente e/ou de embargo, cabe, exclusivamente, ao autor(a) solicitar a restrição de acesso ou retirada de seu trabalho do RI, mediante apresentação de documento comprobatório à Direção do Sistema de Bibliotecas. |
| URI: | http://repositorio.ufc.br/handle/riufc/80910 |
| ORCID do(s) Autor(es): | https://orcid.org/0000-0002-0242-2552 |
| Currículo Lattes do(s) Autor(es): | http://lattes.cnpq.br/9688230016482513 |
| ORCID do Orientador: | https://orcid.org/0000-0001-5083-5872 |
| Currículo Lattes do Orientador: | http://lattes.cnpq.br/7255751296587016 |
| Tipo de Acesso: | Acesso Aberto |
| Aparece nas coleções: | DEME - Dissertações defendidas na UFC |
Arquivos associados a este item:
| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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| 2024_dis_cffmourajunior.pdf | Dissertação de Claudecir Fernandes de Freitas Moura Júnior | 3,6 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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