Djamaleddine MAAMRIA

• Pilotage technique d’une équipe de 8 personnes.
• Référent interne sur l’optimisation énergétique pour véhicule électrique.
• Participation aux groupes de travail pour l’harmonisation des standards/ référentiels énergétiques au niveau mondial.
• Étude de faisabilité et négociation du cahier de charge avec les parties prenantes pour les avant projets.
• Déclinaison des besoins du haut niveau et dimensionnement des sous-systèmes.
• Suivi de la réglementation automobile et son impacts sur la conception du groupe motopropulseur.
• Veille technologique via l’analyse des véhicules concurrents (analyse d’architecture, définition des plans de test, analyse et rédaction des synthèses pour alimenter la politique technique et roadmap du Groupe).
• Rédaction des PIV pour les performances énergétiques.
• Dépôt de 2 brevets (accepté).
• Encadrement de stagiaire.
Outils : Matlab/ Simulink, Concerto, PLM.

• Management technique d’une équipe de 4 personnes.
• Analyse et suivi du PIV pour la validation des performances énergétiques et les émissions réglementées.
• Rédaction des dossiers de synthèse de prestation sur le CO2 et l’autonomie électrique des véhicules pour les dossiers d’homologation.
• Mise à jour des outils numériques de simulation avec le retour d’expérience de la remontée du cycle en V.
• Dépôt de brevets (3 acceptés).
• Encadrement de stagiaire.
Outils : Matlab/Simulink, Concerto, MDA.

• Étude de la faisabilité des exigences énergétiques (émissions polluantes/ consommation du carburant/ autonomie électrique).
• Conception de la supervision logique optimale en terme de consommation du carburant sous contraintes émissions.
• Suivi des fournisseurs (boite de vitesse, machine électrique, batterie).
• Suivi de l’évolution de la réglementation par plaque géographique et son impact sur la conception du groupe motopropulseur.
Outils : Matlab/Simulink, Concerto, MDA.

Projet : Gestion énergétique par adaptation de la vitesse du véhicule « Eco-conduite » (en collaboration avec Groupe PSA).
– Conception d’algorithmes de commande optimale pour différents type de véhicule (électriques, conventionnels et hybrides) : calcul de la consigne de vitesse à suivre par le conducteur pour faire un trajet donné en un temps défini afin de minimiser la consommation.
– Quantification des gains énergétiques pour différentes conditions de conduite (ville, route et autoroute).
– Validation expérimentale des stratégies de commande et des gains énergétiques calculés sur un banc moteur Haute Dynamique HD.
– Gestion et suivi des livrables avec l’industriel (PSA).
– Présentation des articles (6) dans des conférences internationales et le dépôt d’un brevet (accepté).
• Livrable : Outil d’optimisation (interface IHM) sous Matlab/Simulink.

Projet : Optimisation de la supervision énergétique pour les véhicules électriques hybrides.
– Modélisation du groupe motopropulseur sous Matlab/Simulink.
– Veille scientifique et technologique.
– Analyse du compromis entre la complexité des modèles et l’optimalité pour la supervision énergétique d’un véhicule hybride : apport des dynamiques thermiques du moteur et du système de dépollution (Catalyseur 3 voies, DOC, SCR).
– Conception d’un superviseur énergétique optimal "temps réel" pour réduire les émissions de NOx.
– Validation expérimentale sur banc moteur HD.
• Gestion et planification des travaux de thèse.
• Présentation des articles (6) dans des conférences internationales.
• Enseignement : travaux pratiques ‘Powertrain Control’ à l’IFP School pendant 2 ans.
Outils : Matlab/Simulink, xPC Target, xMOD, Morphée.