Face à l'augmentation du prix du carburant et des exigences légales rigoureuses sur les émissions de gaz à effet de serre ces dernières années, les fabricants de camions doivent s'interroger davantage sur les nouvelles mesures techniques pour être plus compétitifs sur le marché. Dans ce contexte, l'électromobilité est l'une des approches les plus prometteuses pour répondre aux exigences ci-dessus, où sa solution principale est l'hybridation électrique du groupe motopropulseur. Parallèlement à cette solution, une autre solution technique de l'électromobilité, l'électrification auxiliaire qui apparaît récemment, devient aussi une solution attrayante non seulement pour le milieu universitaire, mais aussi pour les entreprises de l'automobile. Cependant, l'intégration de ces deux solutions dans un véhicule peut donner lieu à un problème de commande du système beaucoup plus compliqué, notamment en terme de gestion de l'énergie. L'objectif de ce travail est de concevoir une approche appropriée pour la conception de la commande auxiliaire électrifiée, qui peut gérer d'une part la stratégie de commande du groupe motopropulseur hybride électrique et, d'autre part, améliorer l'efficacité énergétique globale du véhicule. Tout d'abord, le travail se concentre sur un seul auxiliaire électrifié typique - le système d'alimentation en air. Pour ce cas simple, la modélisation et le contrôle à base d'énergie basés sur le contrôle prédictif (MPC) sont développés afin de minimiser la consommation d'énergie / l'efficacité de cet auxiliaire le long d'un cycle de conduite. En soulignant les difficultés à atteindre l'objectif en matière d'efficacité énergétique en considérant uniquement des unités auxiliaires, l'approche se concentre ensuite sur l'analyse d'impact du système auxiliaire sur l'efficacité énergétique globale du véhicule. La première étape de cette analyse propose une méthode générale pour simplifier le contrôleur de groupe motopropulseur de HEV / PHEVs. Ensuite, une méthode basée sur l'optimisation est présentée et appliquée sur un modèle de véhicule simplifié, qui contient le contrôleur de groupe motopropulseur simple obtenu à partir de l'étape ci-dessus. Cette méthode d'optimisation, qui est un contrôle en mode hors connexion et basée sur la méthode de programmation dynamique, permet de déterminer l'économie d'énergie maximale réalisable du véhicule lors de l'application d'une stratégie de contrôle avancée sur le système auxiliaire électrifié. De plus, certaines idées / règles pour concevoir le contrôle auxiliaire sont également tirées des résultats obtenus avec la méthode ci-dessus. Pour une mise en oeuvre en ligne de ces concepts, un contrôle multi-agent est finalement adopté pour la commande du système auxiliaire électrifié (EAS). Sur la base des résultats de l'étape d'analyse d'impact et d'un modèle simple de l'EAS, trois paramètres de contrôle pour l'EAS (centralisé, hiérarchisé et distribué) sont étudiés et discutés. Enfin, différents algorithmes pour ces paramètres de contrôle sont fournis, puis comparés pour indiquer les avantages et les limites de chaque algorithme. / Facing to the increase of fuel price and stringent legal requirements on the greenhouse gas emission in recent years, truck manufacturers have to investi-gate more on new technical measures to be more competitive on the market. Within this context, electromobility rises as one of the most promising approaches to answer to above requirements, where its principle solution is the electric hybridization of powertrain. In parallel with this solution, another technical solution of electromobility- the auxiliary electrification that appears recently becomes also an attractive solution for not only the academic community but also the automotive companies. However, the integration of these two solutions together in a vehicle can give rise to a much more complicated system control problem, especially in term of energy management. The objective of this work is to figure out an appropriate approach for designing the electrified auxiliary control, which can cope with the control strategy of the electric hybrid powertrain on one hand, and can improve the overall energy efficiency of the vehicle on the other hand. Firstly, the work focuses on only one typical electrified auxiliary- the air supply system. For this simple case, energy-based modeling and control based on predictive control (MPC) are developed in order to minimize the energy consumption/efficiency of this auxiliary along a driving cycle. By pointing out the difficulties for reaching the target on the energy efficiency when considering only auxiliary units, the approach focuses then on the impact analysis of the auxiliary system on the overall vehicle‘s energy efficiency. The first step of this analysis proposes a general method to simplify the powertrain controller of HEV/PHEVs. Then, an optimization-based method is presented and applied on a simplified vehicle model, which contains the simple powertrain controller obtained from the above step. This optimization method, which is an offline con-trol and based on the dynamic programming method, allows us to determine the maximal achievable energy saving of the vehicle when applying an advanced control strategy on the electrified auxiliary system. Additionally, some ideas/rules for designing the auxiliary control are drawn as well from the results obtained with the above method. Toward an online implementation of these concepts, a multi-agent based control is finally adopted for controlling the electrified auxiliary system (EAS). Based on the results of the impact analysis step and a simple model of the EAS, three control settings for the EAS (centralized, hierarchical, and distributed) are studied and discussed. Finally, different algorithms for these control settings are provided, and then compared to point out the advantages and limitations of each algorithm.

Pour résoudre les problèmes environnementaux et énergétiques liés au nombre croissant de véhicules en circulation, deux approches sont envisageables : l'une est technologique et vise à améliorer les composants du véhicule ou son architecture, l'autre est comportementale et cherche à changer la manière d'utiliser les véhicules. Dans ce contexte, l'éco-conduite représente une méthode, applicable immédiatement, permettant à chaque conducteur de réduire sa consommation. L'objectif de cette thèse est donc l'analyse des gains potentiels de l'éco-conduite pour les différents types de véhicules existant : thermique, électrique et hybride. Ainsi, la première partie de ce travail se focalise sur une étude théorique visant à calculer les gains potentiels et à déterminer les règles d'éco-conduite, avant d'aborder dans un second temps une mise en situation plus réaliste et une intégration des algorithmes dans un système d'assistance pour le conducteur. En s'appuyant sur une modélisation énergétique des différents types de véhicules, la détermination et la comparaison du fonctionnement optimal se base sur l'optimisation du profil de vitesse pour des trajets connus. La programmation dynamique a été mise enoeuvre pour calculer la trajectoire optimale énergétique en tenant compte de la contrainte temporelle afin de ne pas pénaliser l'intérêt d'une conduite économe. Evidemment, l'intégration de l'éco-conduite doit, d'une part, tenir compte du trafic à proximité du véhicule et d'autre part, ne pas aboutir à une augmentation des émissions de polluants. Ainsi, en nous appuyant sur des modèles de suivi de véhicules (trafic), nous avons montré que les principes d'éco-conduite restent valables et conduisent de toute façon à des gains énergétiques. Concernant les contraintes d'émissions, des résultats expérimentaux nous ont conduit à adapter nos algorithmes pour répondre simultanément aux aspects écologiques et économiques. Enfin, les connaissances acquises ont été appliquées à la conception d'un système d'assistance testé sur un simulateur de conduite. / The transportation sector has been identified as one of many sources of today's energetic and environmental problems. With constantly increasing numbers of vehicles on the road, non-renewable fossil fuels are becoming scarce and expensive. In addition, due to the pollutant emissions of internal combustion engines, the transportation sector is a major producer of greenhouse gas emissions. To resolve these problems researcher are looking for technological solutions, such as more efficient components and alternative drive train technologies, on one hand. On the other hand, work is being done to ensure the most efficient utilization of available technological resources. Eco driving is one way to immediately reduce a driver's energy consumption. In this thesis the potential gains of eco driving for passenger vehicles will be discussed. The main objective of this work is to, first, identify and compare drive train specific, optimal vehicle operation. Secondly, the effect of real-life constraints on potential gains of eco driving is evaluated. In addition, an approach to integrate mathematical optimization algorithms in an advanced driver assist system for eco driving is proposed. Physical vehicle models are developed for three representative vehicles: the conventional, electric and power-split hybrid vehicle. Using real-life and standard drive cycles a baseline mission is defined by specifying trip and road constraint. Applying the dynamic programming algorithms the trajectory optimization problem is solved, minimizing energy consumption for the trip. The effect of traffic on potential gains of eco driving is discussed, considering a vehicle following situation. Integrating emission constraints in the optimization algorithm the environmental advantages of eco driving are discussed. Finally, the developed algorithms were integrated in a driver assist system. Experimental tests on a driving simulator were used to verify the effectiveness of the system, as well as driver acceptance.

Une des voies d’amélioration des véhicules hybrides et électriques est l’utilisation de moteurs tournant plus vite, jusqu’à plus de 42.000tr/min. Le but est d’augmenter la densité de puissance et le rendement des groupes motopropulseurs. Pour utiliser ces moteurs de nouveaux réducteurs mécaniques doivent être développés. Cela doit se faire sans générer de surcoût important face aux solutions utilisées à basse vitesse et en assurant un niveau de performance énergétique élevé. Cette thèse se situe en amont de la phase de conception d’un réducteur haute vitesse lubrifié par barbotage. Elle a pour but d’identifier les problèmes d’échauffement et de pertes de puissance ainsi que de proposer des pistes d’amélioration énergétique. Ce travaille propose la modélisation thermomécanique de l’étage grande vitesse (GV) du réducteur, réalisée à l’aide de la méthode des réseaux thermiques. Ce modèle couple les pertes de puissance avec les températures. Une attention particulière est portée sur la modélisation des roulements de l’arbre GV. Un nouveau modèle thermomécanique de roulement est développé. Les pertes par barbotage deviennent importantes à grande vitesse. Une méthode permettant de fortement les réduire est caractérisée. / A way to improve both electric and hybrid vehicles is to use high speed motors, operating over than 42.000rpm. The goal is to increase the power density and the efficiency of powertrains. Using these new motors, new gearboxes should be developed. This must be done without generating significant additional cost regarding already mastered low speed solutions. High energy performance level also has to be maintained. This PhD comes before the design phase of a high-speed oil bath lubricated gearbox. It aims to identify the warm-up and power loss problems, and propose ways to improve efficiency. This work proposes a thermomechanical modelling of the gearbox’s first stage, using the thermal network method. This model links power losses with temperatures. Particular attention is paid to high speed bearing modelling. A new thermomechanical model of rolling element bearing is developed. As churning losses being significant at high speeds, a method to greatly reduce this power loss is characterized.