Search: onr:"swepub:oai:DiVA.org:kth-323335" >
Life Cycle Energy O...
Life Cycle Energy Optimisation: A multidisciplinary engineering design optimisation framework for sustainable vehicle development
-
- Bouchouireb, Hamza, 1991- (author)
- KTH,Teknisk mekanik
-
- O'Reilly, Ciarán J., Associate Professor, 1983- (thesis advisor)
- KTH,VinnExcellence Center for ECO2 Vehicle design,Linné Flow Center, FLOW
-
- Göransson, Peter, Professor, 1959- (thesis advisor)
- KTH,VinnExcellence Center for ECO2 Vehicle design,Strömningsmekanik och Teknisk Akustik
-
show more...
-
- Baumgartner, Rupert J., Professor (thesis advisor)
- University of Graz, Institute of Systems Sciences Innovation & Sustainability Research, Austria.
-
- Potting, José, Professor (thesis advisor)
- KTH,Hållbar utveckling, miljövetenskap och teknik
-
- Hirz, Mario, Assoc.Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. (opponent)
- Graz University of Technology, Institute of Automotive Engineering
-
show less...
-
(creator_code:org_t)
- ISBN 9789180404822
- Stockholm : KTH Royal Institute of Technology, 2023
- English 131 s.
-
Series: TRITA-SCI-FOU ; 2023:04
- Related links:
-
https://kth.diva-por...
-
show more...
-
https://urn.kb.se/re...
-
show less...
Abstract
Subject headings
Close
- This thesis explores how the systemic-level environmental footprint of light-duty vehicles could be reduced through integrative design using the Life Cycle Energy Optimisation (LCEO) methodology. This methodology aims at finding a design solution that uses a minimum amount of cumulative energy demand over the different phases of the vehicle's life cycle; while complying with a set of functional constraints, thereby avoiding any sub-optimal energy demand shifts between the vehicle's different life cycle phases. This thesis further develops the LCEO methodology and expands its scope through four main methodological contributions. This work also contributes in establishing the methodology as a standalone design approach and provides guidelines for its most effective use.Initially, an End-of-Life (EOL) model, based on the substitution with a correction factor method, is included to estimate the energy credits and burdens that originate from EOL vehicle processing. Multiple recycling scenarios with varying levels of induced recyclate material property degradation were built, and their associated resulting optimal vehicle subsystem designs were compared to those associated with landfilling and incineration with energy recovery scenarios. The results show how the structural material use patterns, as well as the very mechanisms enabling the embodiment of the Life Cycle Energy (LCE) optimal designs, are impacted by taking into consideration the effect of a vehicle's EOL phase. In particular, the material intensity-space allocation trade-off was identified as a key factor in the realisation of the LCE optimal designs.This coupling existing between optimal use of material and space allocation was further explored by functionally expanding the LCEO methodology's scope to handle aerodynamic functional requirements. This involved the definition of a novel allocation strategy for the energy necessary to overcome aerodynamic drag, as well as the development of a parametrised vehicle body model that ensures that the LCE knock-on effects of aerodynamically motivated design decisions are fully accounted for at the targeted subsystem level.The expanded methodology was subsequently applied to perform the aero-structural life cycle-driven design optimisation of a vehicle subsystem, with the impact of the constitutive material's circularity potential being included through the previously developed EOL model and scenarios. The results demonstrate the significant extent of the coupling existing between a vehicle's fundamental aerodynamic shape, and a vehicle's structural material composition, including its EOL characteristics, within the LCEO context.Beyond the vehicle level implications, the LCEO methodology's position within the broader vehicle-design methodology context was further characterised by comparing its outcomes to those of the purely lightweight and purely aerodynamic approaches. It was found that the LCE optimal designs were distinctly clustered from their mono-disciplinary counterparts. They offered up to 20% energy savings over the lightweight alternatives by being, on average, larger, heavier and more aerodynamics designs; while also being shorter and lighter than the optimal aerodynamic configurations.Subsequently, a mixed integer nonlinear programming formulation of this expanded LCEO methodology was developed to include the effects of battery energy storage systems on the LCE optimal vehicle designs. In particular, the vehicle's battery size and number of such batteries needed over its life cycle were introduced as variables subject to a range and a cycle life constraint. The former is derived from the battery-capacity-to-structural-mass ratio of recent production vehicles, while the second ensures that the batteries' cycle lives are sufficient for the entirety of the vehicle's use phase. Additionally, three battery chemistries with varying characteristics were included: lithium nickel manganese cobalt oxide (NMC), lithium iron phosphate (LFP) and lithium cobalt oxide (LCO); along with an EOL recycling scenario. The results of the coupled aero-structural-battery energy storage LCE-driven design optimisations demonstrate that battery chemistry and recycling potential have a significant impact on the system's design in terms of overall LCE footprint, battery size and number, as well as aerodynamic shape. More specifically, a change in battery composition was found to lead to up to 12.5% variation in drag coefficient, while battery recycling can on average reduce a vehicle's associated LCE by 32%.Finally, elements of robust design and uncertainty quantification were included into the LCEO methodology, in order to evaluate the impact of uncertainty on the resulting LCE optimal designs. Specifically, uncertainty was introduced through the assumption that the material properties of a subset of the optimisation's candidate materials are described by statistical distributions, as opposed to a priori fixed values, thereby changing the nature of the optimisation problem from deterministic to stochastic. This change is handled through a multilevel representation hierarchy for the targeted subsystem's model, and using the Multilevel Monte Carlo (MLMC) approach in the optimisation process to evaluate the expected compliance of a given design with the transport-related functional requirements. the results demonstrate how the robust design configurations both constitute a significant departure from their deterministic counterparts and depend on the EOL scenario considered, while only incurring a marginal LCE premium. Moreover, this work also further illustrated the performance increase associated with the use of the MLMC estimator in lieu of the classical Monte Carlo one within an optimisation under uncertainty framework.Overall, the work presented in this doctoral thesis has contributed to the development of the state-of-the-art of the LCEO methodology to enable the early-stage conceptual design of more sustainable vehicle configurations, and demonstrated how the methodology is at its most effective when leveraging its cross-scalar and cross-disciplinary nature to enable integrative functional vehicle design.
- Denna avhandling behandlar frågeställningen hur lätta fordons miljöpåverkan, utvärderad på en hög system-nivå, kan minskas genom livscykelbaserad energioptimering och integrerad designtänkande. I centrum för arbetet står metoden för Life Cycle Energy Optimisation (LCEO) som söker minsta mängden kumulativ energi, sett över ett fordons livscykel, under beaktande av uppsatta funktionella bivillkor. Optimeringsproblemet balanserar energibehovet i olika faser och undviker i och med detta sub-optimala lösningar sett mellan olika delar av livscykeln. LCEO-metoden utvecklas och utvidgas i detta arbete som utgör ett väsentligt steg mot en komplett designprincip och riktlinjer för hur denna kan tillämpas på ett effektivt sätt.Ett av avhandlingens bidrag till LCEO-metodens utveckling berör frågeställningen kring hur omhändertagandet av ett uttjänt fordon och dess komponenter, här sammanfattat i det engelska begreppet End-of-Life (EOL), kan integreras i energibalansen. En EOL-modell, baserad på återanvändning med en korrektionsfaktor, används för att uppskatta återvunnen och förbrukad energi i EOL-processen. Ett flertal EOL-scenarier, med varierande grad av försämrade egenskaper i återvunna material, har definierats och jämförts med de två ytterligheterna deponi och förbränning med energiåtervinning. Resulterande optimala designlösningar visar som förväntat hur de olika EOL-scenarierna påverkar vilka material som används, men att det även uppstår avvägningar mellan materialens funktion och en rumslig påverkan i form av den volym som de upptar.Denna koppling, mellan å ena sidan en optimal användning av material (inklusive återvunna med förändrade egenskaper) och å andra sidan allokering av volym, har studerats genom att utvidga LCEO-metoden med funktionella krav relaterade till aerodynamiska egenskaper. För att möjliggöra detta föreslår avhandlingen en ny strategi för allokering av den energi som krävs för att övervinna ett fordons luftmotstånd. Denna strategi ger tillsammans med en parametriserad fordonsmodell möjligheter att inkludera så kallade dominoeffekter i LCE-balansen som härrör från aerodynamiskt motiverade designlösningar. Denna utvidgning möjliggjorde en unik studie av en komplett aero-struktur-livscykelbaserad optimering av ett subsystem hos ett fordon, där dessutom hänsyn tas till de ingående materialens cirkularitetspotential. Studien visar på en stark koppling i LCEO-mening, mellan ett fordons yttre form, och därmed dess aerodynamiska egenskaper, och de ingående materialen, inklusive deras EOL prestanda.LCEO lösningar jämfördes under arbetets gång med motsvarande konfigurationer från dels rena lättvikts- och dels rena aerodynamikoptimerade analyser. De LCE-optimala lösningarna skiljer sig markant från respektive mono-disciplinära designer. De har upp till 20% lägre energi, genom att vara större, tyngre och mer aerodynamiska än motsvarande lättviktsdesign, och genom att vara kortare och lättare än motsvarande aerodynamikbaserad design.Elektrifieringen av transportsystemet har introducerat nya funktionella krav på ett fordon i form av räckvidd och återvinning av batterier. För att möjliggöra studier av dessa, implementerades en lösning för problem med heltal och olinjär programmering i LCEO. I denna inkluderades variabler beskrivande batteristorlek och antal batterier som behövs för en hel livscykel, där batteristorleken modellerades på senare generationer av elfordon i drift. Till detta introducerades tre olika typer batterier, med tillhörande EOL-scenarier, nämligen NMC, LFP och LCO. Resultaten från genomförda kopplade aero-struktur-batteri LCE-optimeringar visar att valet av teknologi för batterierna och deras respektive återvinningspotential, har en stark påverkan på såväl den totala miljöpåverkan i LCEO-mening, batteristorleken och antalet batterier som krävs över en livscykel som den resulterande optimala aerodynamiska formen. Som exempel, ändringar i batterikompositionen resulterade i upptill 12.5% variation i luftmotstånd, medan olika former av batteriåtervinning kan ge i medeltal 32%-iga minskningar av LCE.Arbetet med LCEO-metoden kompletterades slutligen med en studie av robust design och kvantifiering av osäkerhet, för att utvärdera känsligheten hos den optimala lösningen i sig. För detta syfte ändrades optimeringsproblemet från deterministiskt till stokastiskt, och materialegenskaperna antogs vara representerade av statiska fördelningar. Lösningen baserades på en så kallad Multilevel Monte Carlo (MLMC) metod. De robusta designkonfigurationerna är signifikant annorlunda jämfört med de deterministiska och påverkade av gjorda EOL-scenario antaganden. Som en del av detta arbete utvärderades även prestanda hos MLMC metoden i sig och jämfördes med en Monte Carlo-baserad lösning. MLMC befanns vara överlägsen för den typ av osäkerhetsanalys som studerats här.
Subject headings
- TEKNIK OCH TEKNOLOGIER -- Maskinteknik -- Farkostteknik (hsv//swe)
- ENGINEERING AND TECHNOLOGY -- Mechanical Engineering -- Vehicle Engineering (hsv//eng)
Keyword
- Life cycle energy optimisation
- Multidisciplinary optimisation
- Integrative design
- Sustainable vehicle design
- Functional conflicts
- Vehicle aerodynamics
- Battery energy storage systems
- Robust design
- Uncertainty propagation
- Livscykelenergi
- Fordonsdesign
- Optimering
- Tvär-funktionella konflikter
- Farkostteknik
- Vehicle and Maritime Engineering
Publication and Content Type
- vet (subject category)
- dok (subject category)
Find in a library
To the university's database