Life cycle impact categories and relations

The environmental model of the computational superstructure uses the CML_01 short impact as explained in section 2. The GWP is one of the categories of this impact but there are also three other categories – the acidification, the eutrophication and the ODP. Figure C-8 illustrates the evolution of these categories as a function of the investment cost, thus the powertrain efficiency.

The eutrophication is following the same tendency and increases with increasing hybridization ratio. These two categories are influenced from the vehicles production phase (Figure C-8). On the opposite the ODP category decreases with the investment cost, thus the hybridization ratio (Figure C-8).

<figure><img src="image_114.png" /><figcaption>Figure C-8: Evolution of the CML impact categories a) eutrophication, b) acidification c) ODP as a function of the investment cost.</figcaption></figure>

The acidification is increasing with the powertrain efficiency (hybridization ratio). The main contributors are the increasing material extraction need for bigger size of the high voltage battery and the electric machine. The materials used in the high hybridization ratio vehicles definitions increase and their impact on the acidification impact is visible. The eutrophication is following the same tendency and increases with increasing hybridization ratio. These two categories are influenced from the vehicles production phase. On the opposite the ODP category decreases with the investment cost, thus the hybridization ratio. The ODP is related exactly as the GWP with the vehicle use phase and the use of fossil fuels and prime energy for the energy vectors production.

Thus, when the GWP is minimized, the ODP is also minimized. In the environmental model for hybrid electric vehicles, one can consider that the GWP 100 years is the main impact category and thus simplifies the environmental impact evaluation of the environmental Pareto frontier curve.

The GWP is one of the categories of this impact but there are also three other categories – the acidification, the eutrophication and the ODP. Figure C-8 illustrates the evolution of these categories as a function of the investment cost, thus the powertrain efficiency. The acidification is increasing with the powertrain efficiency (hybridization ratio). The main contributors are the increasing material extraction need for bigger size of the high voltage battery and the electric machine. The materials used
in the high hybridization ratio vehicles definitions increase and their impact on the acidification impact is visible.

The GWP can be considered as an indicator related to the other 2 objectives. This allows simplifying the optimization problem from 3 dimensional to 2 dimensional. The techno-economic optimization brings also optimal environmental solutions in the defined range of decisions variables for hybrid electric vehicles and so defines environomic solutions. The main interest of this conclusion is to simplify the optimization from 3D to 2D techno-economic with activated environmental model, which allows evaluating the environmental impacts of each solution of the techno-economic Pareto curve. This simplified optimization approach is applied for the definition of environomic designs of hybrid electric vehicles on the customers driving cycles – urban and holiday. The main interest is the reduced computation time.

The relation between the economic investment and the environmental performance was demonstrated through the multi-objective optimization. The investment in the technology improves the efficiency and reduces the CO₂ emissions. The correlation confirms the link between the economy and the environment. The effort done for the development of efficient energy storage and conversion technologies is sustainable from environmental point of view.

## Conclusion

This research presents a powertrain design study on hybrid electric vehicles, considering different vehicle usages through adapted driving profile – normalized cycle. The optimal environomic configurations are researched by using multi objective optimization techniques. The optimization methodology is based on a genetic algorithm and is applied for defining the optimal set of decision variables for powertrain design. The analysis of the environomic Pareto curves on NEDC illustrates the relation between the economic and the environmental performances of the solutions. The life cycle inventory allows calculating the environmental performance of the optimal techno-economic solutions. The environmental and the economic trades-off are defined for the different impact categories. Their impact for the production phase and the use phase of the vehicle is studied. The sensitivity of the impacts categories on the electricity production mix is as well studied.

In a second step the optimization is extended to a three objective optimization, integrating the environmental impacts as objective. The analysis of the evolution of the four impacts categories allows choosing one main environmental category, the GWP, to be minimized.

The analysis of the environomic Pareto curves on NEDC illustrates the relation between the economic and the environmental performances of the solutions. The optimization problem is then simplified from 3 objectives to 2 objectives optimization. The life cycle inventory allows calculating the environmental performance of the optimal techno-economic solutions.

The solutions in the lowest emissions zone show that the maximal powertrain efficiency on NEDC is limited on 45.2% and the minimal tank-to-wheel CO₂ emissions are 30 g CO₂ / km. They have the maximal cost – 75000 Euros.

The increase of the electric part of the powertrain increases all environmental categories, because of the materials and the processes to produce the electric components. The parameters and the performances bands for the optimal designs on NEDC cycle are summarized in Table C-4.

<table><caption>Table C-4: Parameters and performances bands for the optimal designs on NEDC cycle.</caption><thead><tr><td>Parameters& indicators</td><td>NEDC</td></tr></thead><tbody><tr><td>CO₂ emissions [g/km]</td><td>[140-30]</td></tr><tr><td>Powertrain efficiency [-]</td><td>[0.25-0.45]</td></tr><tr><td>Battery capacity [kWh]</td><td>[5-50]</td></tr><tr><td>EM Power [kW]</td><td>[20-50]</td></tr><tr><td>ICE displacement [l]</td><td>[2.2-0.8]</td></tr><tr><td>GWP [kg CO₂ eq]</td><td>[3.6 104-2.3 104]</td></tr><tr><td>Investment cost [€]</td><td>[30000-70000]</td></tr></tbody></table>
## C.2. Optimal designs of electric vehicles for a long-range mobility

The optimization considers optimal vehicles energy systems designs, considering technical, economic and environmental criteria. This three objectives optimization is also called environomic optimization. Methods, techniques to analyze, improvement and optimizations of energy systems have to deal not only with the energy consumption and economics, but also with the environmental impacts. The multi-objective environomic optimization includes all this activity.

The developed prospective method serves to evaluate different options for the vehicles and the recharging technologies related to the density of the recharging installation and the investment capacities. A technical evaluation is given for considered vehicles and recharging technologies. The method includes the mapping of the charging stations on the driving ways and the information management of the charging grid, considering the need of the vehicles.

Figure_C-9 illustrates the generic computational framework for optimization of the extended and integrated vehicle energy system. The superstructure contains the simulation models and the optimizer. The optimizer is based on a genetic algorithm. The set of decision variables includes the types and the size of the equipment.

<figure><img src="image_115.png" /><figcaption>Figure_C-9: Multi-objective optimization framework.</figcaption></figure>

The optimization is solved by an algorithm with the objectives of the minimization of the energy consumption from the grid during the charging, the minimization of the waiting time and the recharging time on the charging stations (Figure_C-9). The optimization results converges to solutions represented in Pareto curves.

<figure><img src="image_116.png" /><figcaption>Figure_C-10: Computational framework of technical simulation for vehicle energy integrated system</figcaption></figure>

The current normalized driving cycle for characterization of the commercial vehicles is the New European Driving Cycle (NEDC). Table_C-5 presents the characteristics of the driving cycles used in this study.

<table><caption>Table_C-5: Drive cycles characteristics.</caption><thead><tr><td>Cycle</td><td>Distance, km</td><td>Duration, s</td><td>Average speed, km/h</td></tr></thead><tbody><tr><td>NEDC</td><td>11,023</td><td>1180</td><td>32,26</td></tr></tbody></table>
## C.2.1. Results – Multi Objective Optimization

### Problem definition

A multi-objective optimization is defined for electric vehicles. The environmental category is chosen as optimization function, in addition to the cost and the efficiency. The environmental optimization is researched and evaluated for electric vehicles. Based on the Pareto curves obtained with results from the multi-objective optimization, optimal vehicle configurations of the cars are discussed and decided.

The environmental impact category (GWP), coming from the LCA model as performance indicator in the superstructure, is used as an objective function. The variables for decision are defined in Table C-6.

<table><caption>Table C-6: Decisions variables for design – multi-objective optimization problem.</caption><thead><tr><td>Electric propulsion system components</td><td>Range</td><td>Unit</td></tr></thead><tbody><tr><td>Electric machine</td><td>15-50</td><td>kW</td></tr><tr><td>High voltage battery</td><td>10-100</td><td>kWh</td></tr><tr><td>Number of super capacitors in a parallel structure</td><td>0-5</td><td>-</td></tr><tr><td>Max Power of supercapacitors</td><td>87,5</td><td>kW</td></tr></tbody></table>

### Multi objective techno-economic optimization

The vehicle range is the main technical performance for the electric vehicle. The range depends on the battery capacity on board, and on the energy density of the battery cells.

The cost of the battery is also related on these two parameters and especially on the energy density. The battery specific energy which depends on the technology (cathode material, conductivity, etc.) takes considerate time and resources to evolve. The battery capacity can be more easily increased for a given battery type.

In this section a conceptual point-of-view design is adopted by varying the battery specific energy during the two-objective-techno-economic optimization.

The optimization problem is defined in Table C-7.

The techno-economic optimization converges on the Pareto curve represented in Figure C-11. The results indicate the effect of the battery specific energy on the autonomy and cost, for current and future battery technologies. The cost and the ranges of the electric vehicle are related to the battery capacity and to the battery density.

The autonomy ranges vary between 100 km and 500 km. The vehicle cost increases also with the autonomy and the high specific energy. The minimal cost is obtained for batteries with lowest specific energy of 90 Wh/kg. The maximal autonomy of 500 km is obtained for batteries with 90 kWh of capacity and 400 Wh/kg of specific energy of the battery cells. The battery cost varies between 8000 € and 42000 €.

<table><caption>Table C-7: Multi objective optimization objectives and decision variables</caption><caption>Techno-economic optimization – Objectives</caption><tbody><tr><td>Autonomy</td><td>km</td><td>Max</td></tr><tr><td>Cost</td><td>€</td><td>Min</td></tr><tr><td>Electric propulsion system components</td><td>Range</td><td>Unit</td></tr><tr><td>Electric machine</td><td>15-50</td><td>kW</td></tr><tr><td>High voltage battery capacity</td><td>10-100</td><td>kWh</td></tr><tr><td>High voltage battery specific energy</td><td>90-400</td><td>Wh/kg</td></tr><tr><td>Number of super capacitors in a parallel structure</td><td>0-5</td><td>-</td></tr><tr><td>Max Power of supercapacitors</td><td>87,5</td><td>kW</td></tr></tbody></table>
<figure><img src="image_117.png" /><figcaption>Figure C-11: Pareto for techno-economic optimization, battery specific density in colorbar</figcaption></figure>

The energy capacity of 20 kWh is a reference for the serial electric vehicles and allows at least 150 km of autonomy. The autonomy of the electric vehicles needs to be increased and for that the battery capacity on board needs to be increased. Figure C-12 represents a simulation of the vehicle range as a function of the battery capacity. The simulation is done for the maximal considered in the study specific energy density of 400 Wh/kg. One can notice that a range of 550 km could be reached with a 100 kWh of battery capacity of the energy board, which is 5 times more that the state of the art of the today's on board capacities.

<figure><img src="image_118.png" /><figcaption>Figure C-12: Evolution of the vehicle autonomy as a function of the battery capacity, specific energy of 400 Wh/kg.</figcaption></figure>

The ranges superior of 300 km are important for the development of the electric vehicles as a solution for the long ways mobility. Thus the electric vehicles can be used for holiday's drives and not just for home to work urban and peri-urban home to work commuting. In addition the important capacity of 100 kWh set the question of the vehicle recharging systems and imposes the development of the fast charging systems and their availability on the high ways.

The time of the recharging of the batteries depends of the battery capacity and also from the power that the recharging infrastructure is able to deliver (Table C-8). To insure long durability of the battery, the battery optimal use is considered to be for states of the charge between 20% and 80% of the maximal capacity. The computation of the time is considered for these boundaries. Table C-8 presents the times in minutes for the charging of the batteries with different powers for the chargers. For example to charge an electric vehicle with 100 kWh of battery with a charger of 50 kW, it will take 96 minutes. If the charging is operated on the high way, this time is considered too long. The charger of 50 kW can be used in the city parking or in the shopping centres. Acceptable time for the high way stop is considered to be 15 minutes. To reach this time performances a charger of 350 kW is needed. Thus the vehicle with 100 kWh of battery capacity can be charged in 14 minutes.
<table><caption>Table_C-8: Times of charging of the batteries for different powers of the chargers</caption><thead><tr><th rowspan="2">Power (kW)</th><th colspan="3">Battery capacity</th></tr><tr><th>50 kWh</th><th>100 kWh</th><th>150 kWh</th></tr></thead><tbody><tr><td>50</td><td>48</td><td>96</td><td>144</td></tr><tr><td>100</td><td>24</td><td>48</td><td>72</td></tr><tr><td>150</td><td>17</td><td>32</td><td>51</td></tr><tr><td>350</td><td>7</td><td>14</td><td>21</td></tr></tbody></table>

One can conclude that the long way electric mobility with ranges superior to 500 km, will develop with the increasing of the batteries capacities (> 100 kWh) and with the deployment of the fast charging infrastructure on the high ways with chargers able to deliver at least 350 kW.

## Multi objective environmental optimization

In the environmental model, one can consider that the GWP 100 years is the main impact category and the GWP is considered as environmental objective to be minimized. The multi-objective problem is defined with 3 objective functions: the autonomy to be maximized, the cost and the GWP impact of the electric vehicles to be minimized. The decision variables are the same defined in Table_C-6.

<figure><img src="image_119.png" /><figcaption>Figure_C-13: Pareto of the environmental optimization, 2D plan cost/ autonomy.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_120.png" /><figcaption>Figure_C-14: Pareto of the environmental optimization, 2D plan GWP/ autonomy.</figcaption></figure>

The optimal environmental solutions converge on the Pareto frontiers presented in Figure_C-13 and Figure_C-14, as projections in the plans cost/autonomy and GWP/autonomy.

One can see that for the battery types with specific efficiency of 90 Wh/kg the maximal range is estimated on 380 km. For this point the vehicle cost is estimated to 76000 € and the GWP is estimated to 18000 kg CO₂ eq. For the battery with specific energy of 180 Wh/kg, the maximal range is 480 km, for a vehicle cost of 68000 € and GWP of 12000 kg CO₂ eq. For the battery with specific energy of 400 Wh/kg, the maximal range is 550 km, for a vehicle cost of 63000 € and GWP of 8000 kg CO₂ eq. The first conclusion is that the increase of the specific energy increases the autonomy, but also decreases the battery capacity that is needed to be stored on board. For the value of range, for example 300 km, the cost of the vehicles with 90 Wh/kg of battery is 58000 €, the GWP is 14400 kg CO₂ eq. For the same range of 300 km the cost of the vehicles with 180 Wh/kg of battery is 44000 €, the GWP is 8600 kg CO₂ eq. For the range of 300 km the cost of the vehicles with 400 Wh/kg of battery is 40000 €, the GWP is 6500 kg CO₂ eq. The optimizer chooses the highest specific energy (defined by the upper bound of the
variation range). With the cost model, the slope of the Pareto curve decreases with increasing specific energy, which explains the choice of the optimizer.

The environmental designs are presented in Table_C-9 for autonomies of 300 and 550 km.

<table><caption>Table_C-9: Environmental designs for long range electric vehicles, specific energy of 400 Wh/kg.</caption><thead><tr><th></th><th>Units</th><th>ID = 17</th><th>ID = 78</th></tr></thead><tbody><tr><td>Autonomy</td><td>km</td><td>300</td><td>550</td></tr><tr><td>Cost</td><td>€</td><td>40000</td><td>63000</td></tr><tr><td>GWP impact</td><td>kg CO<sub>2</sub> eq.</td><td>6500</td><td>8000</td></tr><tr><td>Power EM</td><td>kW</td><td>40</td><td>47</td></tr><tr><td>Battery capacity</td><td>kWh</td><td>50</td><td>90</td></tr><tr><td>Specific energy</td><td>Wh/kg</td><td>400</td><td>400</td></tr><tr><td>Number of supercapacitors</td><td>-</td><td>1</td><td>2</td></tr></tbody></table>

The relations between the battery capacity, the battery energy density and the range of the electric vehicles are investigated. The designs for different mobility services (urban and long ways distance electric mobility) of the electric vehicles are defined and the time interaction with the charging infrastructure is analyzed. Information and connectivity solutions that inform in real time the drivers for the availability and the location of the charging infrastructure, including the possibility to book and pay for charge points in different places is an important part of the solution. Combined with fast, i.e. high power charging capacities, pure electric vehicles would be able to serve long range needs. The analysis of the environmental designs on NEDC illustrates as well the relation between the economic and the environmental performances of the solutions. Electric vehicles can be used for long way mobility (>400 km), if they have a consequent quantity of battery on board (between 100 and 150 kWh). The density of the battery is also important for the autonomy of the electric vehicles. The important capacity of the batteries induces the need of the high power chargers to allow the fast charging of the batteries. The pick power demands induce to investigate adequate links for such electric vehicles with the electricity grid. The multi-objective optimization can be used in an enlarged energy system, including the electric vehicles and the electric grid.
<figure><img src="image_121.png" /></figure>
# Appendix D Mobile Robotics

## D.1. Perception

Establish an efficient and accurate robot position system is the central pillar of a navigation system because its aim to find the robot in its environment. Different sensors, technique and technologies are used to build such system and can perform either a relative position measurement (called dead-reckoning) or an absolute position measurement. In addition to detect targets and obstacles, sensors are fundamental in the positioning system. Thus, sensors must be accurate and reliable to minimize errors. The tracking of mobile robots is a difficult task because mobile robots are a nonlinear system. If the robot suffers a small disturbance or visual input instabilities, it will degrade the tracking performance. Recently there is no good method; mobile robots usually combine both types of measurements. Dead-reckoning sensors are accurate in the short terms, but the position estimation can drift, an absolute position measurement sensor is less accurate and need more computation but it can correct the drift of dead-reckoning sensors and gives more information. Each positioning system can be realized with different technology of sensors. For example, rotary encoders, accelerometers or mouse optical sensors are used for odometer-positioning system, and Map Matching uses infrared sensors or ultrasonic sensors. Thus, mobile robots generally can be equipped with a multitude of sensors of the same type or different type, and which are complementary or redundant in order to get the best performance. Today, the vision-based technology become widely used because it acquires a lot of information and requires equipment that is cheaper recently. This technology offers precision and accuracy to the robot to do its tasks. Vision sensors are the best source of information compared to any other sensors which makes at the same time more difficult relevant information to be sorted and extract such as the positioning information. In our case, the mobile robot is equipped with a Light Detection And Ranging (LiDAR) sensor, it gives a 360° view of the robot's environment and thus creates a 2D top view map that will be used for the localization and the path planning.

## D.2. Localization: SLAM

The Mapping and the Localization are inherent attributes of mobile robot and the fundamental key to provide mobile robots with autonomous capabilities. Their quality determines the performance of the mobile robot. The Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is central to a range of indoor, outdoor, underwater or in-air autonomous vehicles and robots. SLAM is a method, that was proposed by Smith and Cheeseman in 1988, introducing a framework of statistical theory and aim to solve localization and mapping problems for mobile robots [142]. A mobile robot is equipped with sensors and evolving in an unknown environment and gradually builds a map while using the map to estimate its localization. After the map building process, the navigation system must be able to guide the robot from any initial position to any final position in the map [143]. The method consists of a map building process and a localization process. The localization refers to the estimation of time-dependent state of a robot where the robot state such as its position, orientation or velocity affects the future of the robot [144]. Using the relative localization with a kinematics model, a relative position is calculated that is based on angular and linear velocity. Then the global position is calculated using a matching method applied between the built map and the measured optical sensor information based on the relative position [143]. The map consists of features such as lines, arcs and other forms that have been measured in the environment based on the global position. One of the main drawback of this method is the lack of
accuracy in the localization process due to the inaccuracy and error of sensors, an incorrect matching
result or a disturbance especially during a rotation [143]. In order to solve the problem, researches have
been conduct on different matching methods and probabilistic approaches. In SLAM, matching methods
calculate the global position. Iterative Closest Point (ICP) and Singular Value Decomposition (SVD)
are the most studied methods. Their efficiency are similar because they directly depend on the accuracy
of the calculated position [144].

D.3. Cognition: Mobile Robot Navigation Algorithms

After perception and localization, the mobile robot must decide how to act in order to achieve its goal. The aim of navigation is to search an optimal and safe path from the initial point to the goal, while avoiding obstacles [145]. In addition, the algorithms for navigation must not be computational expensive to allow fluid and real-time responses.

Navigation includes two different layers: the Global Navigation that uses available knowledge of the
environment and the Local navigation that corresponds to the autonomous control of the robot using its
equipped sensors. In the case of global navigation, optimization algorithms are used to minimize the
cost of the search (in time and therefore in energy) in a static environment only [145]. For local
navigation, there are reactive approaches to recognize the environment owning to sensors data and to
plan a path online. Most famous reactive approaches algorithms are artificial neural network, fuzzy logic
network or neuro-fuzzy strategies, called deterministic algorithms. Currently, new type of algorithm
called the nondeterministic algorithms are used, their outputs are not only dependent on their input but
also related to the time, etc. These approaches are biologically inspired such as Ant Colony Optimization
or Particle Swarm Optimization and gain the attention of researcher owning to their social and
cooperative behavior resulting in a faster computation. Finally, the evolutionary algorithms are a
hybridization of both. In the literature review, the authors focused only on deterministic algorithms such
as Fuzzy logic algorithms and Neural Network algorithms. Large numbers of methods and techniques
in SLAM as well as path planning have been and are being developed today. For the SLAM, the
challenge is to have a good balance between computational time and resources needed compare to the
quality of mapping and the localization. Indeed, real-time is important for mobile robot it is why
computational time must be lower as possible for designed applications.
# Appendix E Extended energy systems

## E.1. Integration of the environomic energy services for mobility and household using electric vehicle with a range extender of solid oxide fuel cell

This research studies an innovative concept for vehicle propulsion, considered to deliver mobility services and integrated energy services for a household. An innovative converter – a Solid Oxide Fuel Cell with gas turbines system (SOFC- GT) is powering an electric vehicle. The vehicle architecture is as a serial range extender used to charge the high voltage battery. The range extender vehicle is optimized according to techno-economic and environmental criteria. It is researched to deliver optimal mobility and is integrated to the extended energy system, including the household needs. When the vehicle is unused is considered to be connected to the household and to deliver part of the energy services. In this configuration, the services of extended energy system are optimized. The environomic optimization concerns the extended energy system – vehicle and household and optimal designs for the integrated system are researched. The vehicle integrates energy services for mobility and household and becomes part of the large-scale energy grid for integrated services. The vehicle is sized for both uses. The major advantage of the energy integrated dual system is the reduction of the total global warming potential (GWP) impact with around 30000 kg CO2 eq. (60%). from 50590 kg CO2 eq. to 20338 kg CO2 in comparison to separate energy services for mobility and household needs.

This research presents the application of the environomic design method for an extended energy system, where the vehicle is connected to the household and delivers as well the part of energy services of the household. This is the so called Vehicle-to-house configuration, part of the Vehicle-to-grid concepts are described in the literature. The idea to use that electric vehicles to supply power to the grid for stabilization and peak time supply is interesting for region where traditional forms of storage

This research considers the vehicle as an extended energy system (Figure_E-1) related to the household and proposes optimal design for the energy services for mobility and for the household that the vehicle has to deliver. The optimization of the designs is done by using multi-objective environomic techniques.

<figure><img src="image_122.png" /><figcaption>Figure_E-1: Definition of the extended energy system for the vehicle and the energy services.</figcaption></figure>
## Methodology for environmental design of integrated series for the vehicle energy systems

In the environmental methods and techniques to design, the improvement and the optimizations of energy systems deal simultaneously on the energy consumption, the economics and the environmental impacts.

The modelling of the SOFC GT module and the vehicle simulation models are explained in details in [4]. This research studies the environmental optimization of the extended energy system.

### E.1.1. Study definition

The study researches the dual mode of utilization of the system. This means that the driving and the residential modes are combined. In this mode, the SOFC-GT can be plugged into the house for electricity and heat co-generation.

#### Definition of the mobility and the residential needs

The mobility needs are estimated at 15000 km per year – 150000 km during 10 years. For the residential needs it is considered a household composed of 4 persons. The estimation of the needs of electricity consumption of this household is estimated using the average electricity consumption per capita in France in 2012. The mobility and the residential modes are summarized in the Table E-1.

<table><caption>Table E-1: Definition of mobility and residential needs.</caption><thead><tr><th colspan="2">Mobility</th></tr></thead><tbody><tr><td>Annual distance, km/year</td><td>15 000</td></tr><tr><td>Total distance during lifetime, km</td><td>150000</td></tr><tr><td colspan="2">Household with 4 persons and 120 m² heated surface</td></tr><tr><td>Annual electricity needs, kWh</td><td>10000</td></tr><tr><td>Annual heat needs, kWh</td><td>7200</td></tr><tr><td>Annual operating hours for heating, h/year</td><td>2000</td></tr></tbody></table>

The vehicle mass characteristics are given in Table E-2:

<table><caption>Table E-2: Vehicle characteristics.</caption><tr><td>Nominal mass, kg</td><td>1000</td></tr><tr><td>Mass of the methane tank, kg</td><td>25</td></tr><tr><td>Specific mass of the SOFC-GT, kg/kW</td><td>7.3</td></tr></table>

#### Strategy of the SOFC-GT use in dual mode

The optimization study targets the lowest possible investment cost by designing the SOFC-GT power for the vehicle. Due to its lower power, the SOFC-GT when used in residential mode will only provide a small part of the house electricity and heat needs. The rest of this needs are supplied by other energy sources (electricity for light and heat pump powering for heating). The part of the residential electricity provided by the SOFC-GT should be a design variable with the range from 0 to 1. This variable influences the operating cost and the CO₂ emissions during the usage.

#### Economic model and life cycle assessment (LCA) model.

The economic and the LCA models of the SOFC-GT technology and the vehicle cost models are explained and presented in details in [4]. The study applies the economic model for SOFC-GT presented in [146].

The annualized investment cost is remained in equation (E-1).

$$AIC = IC \frac{i(1+i)^n}{(1+i)^n - 1} \qquad (E-1)$$
The methane used in the SOFC-GT installation is considered produced from bio mass. We use GWP as indicator for equivalent CO₂ emissions and electricity produced in France.

## E.1.2. Results: Multi-objective optimization for residential needs

### Residential needs –base case scenario

In the base case scenario, electricity is provided from the grid (French electricity mix). Heating is satisfied with a gas boiler using natural gas as fuel.

### Economic evaluation of the base case scenario.

The investment cost of the energy technologies are annualized using the equation (E-1). The operating costs are calculated for the vehicle and the residential needs. The results are listed in Table E-3.

<table><caption>Table E-3: Economic evaluation for the base mobility and residential scenario.</caption><tbody><tr><td><strong>Driving</strong></td><td></td></tr><tr><td>Operating cost, €/year</td><td>901.5</td></tr><tr><td>Annualized investment cost, €/year</td><td>2328</td></tr><tr><td>Total driving yearly cost, €/year</td><td>3229.5</td></tr><tr><td><strong>Residential</strong></td><td></td></tr><tr><td>Heating cost, €/year</td><td>492</td></tr><tr><td>Electricity cost, €/year</td><td>1505</td></tr><tr><td>Annualized boiler cost, €/year</td><td>828</td></tr><tr><td>Total residential cost, €/year</td><td>2825</td></tr><tr><td>Total operating cost, €/year</td><td>2898.5</td></tr><tr><td>Total annualized investment cost, €/year</td><td>3156</td></tr><tr><td>Total yearly cost, €/year</td><td>6054.5</td></tr></tbody></table>

### Residential mode and environmental evaluation of the base case scenario

There are three sources of CO₂ emission in residential mode: methane combustion at boiler during the whole lifetime, eq. CO₂ emission of the fuel production for the total amount of fuel used in the whole lifetime and eq. CO₂ emission for the electricity production phase consumed in the house for 10 years. The CO₂ emission by combustion of methane in the boiler is computed using the CO₂ emission factor and the boiler efficiency. The results are summarized in Table E-4.

<table><caption>Table E-4: Equivalent CO₂ emission for the base case scenario.</caption><tbody><tr><td><strong>Mobility</strong></td><td></td></tr><tr><td>Car production GWP, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>3740</td></tr><tr><td>Gasoline production GWP, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>3775</td></tr><tr><td>Tank-to-Wheels CO<sub>2</sub> emission, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>17250</td></tr><tr><td>Total GWP / mobility, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>24765</td></tr><tr><td><strong>Residential</strong></td><td></td></tr><tr><td>CO<sub>2</sub> emission by NG boiler, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>13640</td></tr><tr><td>GWP NG production, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>3265</td></tr><tr><td>GWP electric production, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>8920</td></tr><tr><td>Total GWP residential, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>25825</td></tr><tr><td>Total GWP, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>50590</td></tr></tbody></table>
The total GWP impact for the base scenario for mobility and residential is 50590 kg eq. CO₂ for the whole life duration (10 years exploitation and 150000 km). The mobility with internal combustion engine vehicle (ICEV) vehicle contributes to the half of the GWP impact. The tank-to-wheels CO₂ emission obtained by gasoline combustion represents 70% of the mobility with 17250 kg eq. CO₂.

In the residential mode the contribution of the different parts is more equilibrated. The electricity contribution based on the French mix is representing around 9000 kg eq. CO₂. This is a favourable case because the French mix is mostly based on nuclear energy. The introduction of other energy mixes majority based on coal will increase the contribution of the GWP impact of the electricity.

## Vehicle as grid related system – mobility and residential mode optimization – optimal scenario

In the dual mode, the SOFC-GT is used for mobility and residential energy needs. The calculation for mobility is done on NEDC and the simulation starts with a fully charged battery. The energy for the battery charge is provided by the house charger and is produced from the solar panels that equip the house. Part of the electricity needs in residential mode is provided by the SOFC-GT module and the remaining part is supplied by the grid (French electricity mix is considered). The complement of heat is supplied by a heat pump with a coefficient of performance (COP) of 5. The annual saving resulting from the use of SOFC-GT has to be enough to be able to amortize the total investment cost within the lifetime of the system defined at 10 years.

Parameters of the optimization. Two decision variables are added compared to previous optimizations – the SOFC-GT power in residential mode and the part of electricity provided by the SOFC-GT, $β_{el,sofcgt}$, –. The optimizer can decide the size of the SOFC-GT for driving or residential mode.

The yearly cost is an effective way to account the cost of both modes. The yearly cost includes:

* The annualized investment cost of the vehicle;

* The operating cost of methane used in driving mode for 150000 km;

* The operating cost of methane used in residential mode for electricity production during 10 years;

* The operating cost of heat production in the house via the heat pump during 10 years;

* Operating cost of pure oxygen needed for the driving and residential mode during 10 years;

* The computed GWP includes:

* GWP of the vehicle production phase;

* GWP of the production of methane (wood gasification) needed for mobility and residential mode during 150000 km (driving) and 10 years (residential);

* GWP of the production of the amount of electricity used by the household during 10 years;

* CO₂ emission in both driving and residential mode during 150000 km and 10 years.

The amount of CO₂ emitted during driving and residential mode is counted in the total GWP to be minimized. The decisions variables are summarized in Table E-5. The 3 dimensional multi-objective optimization function is defined in equation (E-2):

$$ \min(\begin{array}{ll} -\text{autonomy}(x), & \text{yearly cost}(x), \text{total GWP}(x)), \\ x \in (\text{Decisions variables}) \end{array}), \qquad (E-2) $$

<table><caption>Table E-5: Definition of the decision variables for a dual application of the range extender module.</caption><thead><tr><th colspan="2">Decision variables</th></tr></thead><tbody><tr><td>Electric machine power, kW</td><td>[15-50]</td></tr><tr><td>Battery capacity Q_batt, kWh</td><td>[5-80]</td></tr><tr><td>Power of the SOFC-GT module for driving, kW</td><td>[1-10]</td></tr><tr><td>Power of the SOFC-GT module for residential, kW</td><td>[1-10]</td></tr><tr><td>Mass of methane, kg</td><td>[5-15]</td></tr><tr><td>β<sub>el,sofcgt</sub>, –</td><td>[0-1]</td></tr></tbody></table>
The resulting Pareto curve is shown in Figure_ E-2. The solutions converge between 6400 €/year and 7800 €/year regarding the yearly cost and between 20000 and 45000 kg CO2 eq. regarding the total GWP during the lifetime. The yearly cost and the total GWP of the base case scenario are 6055 €/year and 50590 kg eq. CO2. The studied integrated system cost more (from 400 to 1800 €/year) than the base case but the GWP impact for all solutions is improved. The families of solutions in the transient autonomy zone, already discussed in the previous section, are also present in this Pareto. They are represented on the Figure_ E-2 (b). The variation of the solutions is large. For example, for the autonomy of 200 km, the solutions vary between the 6900 €/year and 7300 €/year. The solutions with less cost and bigger GWP give the lower scatter band. The solutions with bigger cost and lower GWP give the high scatter band. The width of the Pareto curve increases as the autonomy increases.

The evolution of the SOFC-GT designs is plotted on the Figure_ E-3. It shows that the autonomy increases when the design power of the range extender increases, as observed in the previous optimizations. In this multi-objective optimization (MOO) the use phase is considered also, and as it contributes to the major impacts and cost, one can observed that the battery design capacity doesn't influence a lot the solutions. Figure_ E-4 shows that the battery size between 5 and 15 kWh is selected in most of the solutions. The efficiency of the converter and the methane production way influence on an important way the use phase CO2 emission.

In order to identify for which application the SOFC-GT is optimally designed, a Boolean variable is created (Table_ E-5). This variable is equal to 1 when the range extender is designed for the residential needs and is equal to 0 when the range extender is designed for the mobility needs. Figure_ E-5 shows that in most of the cases the SOFC-GT is optimized to satisfy the mobility needs and to extend the vehicle autonomy. Figure_ E-6 shows that the repartition coefficient $\beta_{el,sofcgt}$ between the part of electricity provided by the SOFC-GT and the part provided by the electrical grid is related to the cost and the GWP.

<figure><img src="image_123.png" /><figcaption>Figure_ E-2 : Yearly cost/ autonomy Pareto curve in dual mode, GWP in color bar.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_124.png" /><figcaption>Figure_E-3: 3D MOO Pareto curve, SOFC-GT design in colorbar</figcaption></figure>

<figure><img src="image_125.png" /><figcaption>Figure_E-4: 3D MOO Pareto curve, battery design in color bar.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_126.png" /><figcaption>Figure_E-5: Boolean variable=1 when the SOFC is designed for residential use, in color bar</figcaption></figure>
<figure><img src="image_127.png" /><figcaption>Figure E-6: 3D MOO Pareto curve, with the part of the residential electricity from SOFC-GT in color bar.</figcaption></figure>

If a low cost is targeted (meaning a high GWP impact), the optimizer choice is that 100% of the energy needs for the household are provided by the SOFC-GT (Figure E-7). The total GWP is strongly dependent on the variable β<sub>el,sofcgt</sub> and this is logical because most of the GWP comes from the use phase (the electricity use in the residential mode). The electricity needs per year is 10000 kWh and this means 100000 kWh for 10 years. Compared to that and considering a consumption of 11.8 kWh/100 km for the range extender vehicle, as observed in previous optimizations, the amount of energy needed for 150000 km is 17700 kWh. This value represents 18% of the consumption of electricity in residential mode.
Table_E-6. The CO₂ contribution for the production of 1kWh of electricity with the SOFC and biomethane is also illustrated. One can see that the electricity produced from SOFC-GT and biomethane has more CO₂ contribution than electricity produced in France. For the case of a house supplied with electricity supplied from France, the optimal GWP will be found for solutions supplying the total electricity needs from the grid, the SOFC-GT is used at the minimum. This is the case illustrated on the Figure_E-8.

<figure><img src="image_128.png" /></figure>

Figure_E-7: 3D MOO Pareto curve, with the part of the residential electricity from SOFC-GT in color bar (zoom in the autonomy transition zone).

<figure><img src="image_129.png" /></figure>

Figure_E-8: The total GWP as a function of the part of residential electricity from the SOFC-GT (French electricity mix).
<table><caption>Table_E-6: Specific GWP for different sources of electricity.</caption><thead><tr><td>Source of electricity</td><td>Specific GWP of electrical production, eq. kg CO<sub>2</sub>/kWh</td></tr></thead><tbody><tr><td>Mix France</td><td>0.0892</td></tr><tr><td>SOFC-GT</td><td>0.2805</td></tr><tr><td>Mix Germany</td><td>0.638</td></tr><tr><td>Mix Poland</td><td>1.1</td></tr></tbody></table>

If the German or the Polish electricity production mixes were chosen then the optimizer to minimize the GWP, would surely privilege the use of SOFC-GT for the total providing of the residential electricity needs by the SOFC-GT module.

The optimal solution for a system with integrated energy services is chosen in ID 16 (Figure_E-7). ID 16 presents autonomy of 200 km, which is the targeted autonomy for current electric vehicles. Globally, all integrated solutions present higher yearly cost than the base case. This is due to the high investment cost for the SOFC-GT installation. But all obtained solutions for the integrated services have lower total GWP impact than the base case separated house and mobility energy services. Therefore choosing a high autonomy vehicle for competitiveness with the ICEV would end up not economically competitive at all considering the high yearly cost. The vehicle with 200 km of autonomy integrated to the house energy services gives a balanced solution between cost and GWP. This solution is with integrated energy services for residential and driving mode. The details of the ID16 are presented in Table_E-7. The comparison with the base energy scenario is also done.

The detailed contribution of the cost and the GWP of the ID 16 are compared to the base scenario. One can observe that with the chosen solution, the main outcomes are: the yearly cost 1000 € higher for the integrated solution and the GWP is with around 30000 kg CO₂ eq. smaller than in the base case.

<table><caption>Table_E-7: Comparison between ID16 at 200 km of autonomy and the base case scenario.</caption><thead><tr><th></th><th>ID 16</th><th>Base case</th></tr></thead><tbody><tr><td>Power Electric machine, kW</td><td>32.28</td><td></td></tr><tr><td>Capacity of the battery, kWh</td><td>6.28</td><td></td></tr><tr><td>SOFC-GT power for driving, kW</td><td>2.80</td><td></td></tr><tr><td>SOFC-GT power for residential, kW</td><td>1.60</td><td></td></tr><tr><td>Mass of methane, kg</td><td>10.2</td><td></td></tr><tr><td>θ<sub>el,sofcgt</sub>, –</td><td>0.33</td><td></td></tr><tr><td>Range/Autonomy, km</td><td>206</td><td>1000</td></tr><tr><td>Vehicle cost, €</td><td>28430</td><td>20900</td></tr><tr><td>Mobility</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Operating costs, €/year</td><td>127</td><td>900</td></tr><tr><td>Annualized investment costs, €/year</td><td>3681</td><td>2328</td></tr><tr><td>Total driving yearly costs, €/year</td><td>3808</td><td>3229</td></tr><tr><td>Car production GWP, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>6596</td><td>3740</td></tr><tr><td>Fuel production GWP, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>768</td><td>3775</td></tr><tr><td>T-t-W CO<sub>2</sub> emission, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>3594</td><td>17250</td></tr><tr><td>Total GWP driving, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>10958</td><td>24765</td></tr><tr><td>Residential</td><td></td><td></td></tr><tr><td>Total residential yearly costs, €/year</td><td>3258</td><td>2825</td></tr><tr><td>Total GWP residential, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>9380</td><td>25825</td></tr><tr><td>Total operating costs, €/year</td><td>1660</td><td>2898.5</td></tr><tr><td>Total annualized investment costs, €/year</td><td>5406</td><td>3156</td></tr><tr><td>Total yearly costs, €/year</td><td>7066</td><td>6054.5</td></tr><tr><td>Total GWP, kg eq. CO<sub>2</sub></td><td>20338</td><td>50590</td></tr></tbody></table>
The total GWP impact of the base case scenario is estimated to 50590 kg CO₂ eq. The multi-objective optimization for environomic design of the new vehicle-house system is performed for the definition of the environomic design of the driving and the residential mode. In the case of the energy supplied in France the optimization sizes the SOFC-GT module for the mobility needs. The rest of the energy needs of the house are covered by the grid supply. Optimal design of the range extender vehicle in dual mode is proposed for 200 km of autonomy, investment cost of 28430 € and 3808 €/year of total driving yearly cost. The base case scenario has lower investment (20900 €) and total driving yearly cost (3229 €/year).

The total yearly cost for the integrated system in dual mode stays still higher (1000 €/year) than the base case separately delivered energy services. This is due to the high investment cost of the equipment in the vehicle and the house. The major advantage of the energy integrated dual system is the reduction of the total GWP impact with around 30000 kg CO₂ eq. (60%). - from 50590 kg CO₂ eq. to 20338 kg CO₂ eq. This study illustrates large scale economic and environmental benefits opportunities by integration of the energy services for mobility and household.

The SOFC model used in this work integrates a methane reformer. The hydrogen is produced on the vehicle board and the efficiency of the reformer is integrated in the global system efficiency. The SOFC systems contains also gas turbines for heat recovery and combined power cycle which produce electricity from heat and increase the efficiency of the system. The system is illustrated in the Figure_E-9 and presented in [4].

<figure><img src="image_130.png" /><figcaption>Figure_E-9SOFC- GT integrated system [4]</figcaption></figure>
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Nomenclature

<table><thead><tr><th>Abbreviation</th><th>Unit<br>(if applicable)</th><th>Description</th></tr></thead><tbody><tr><td>AFC</td><td></td><td>Alkaline fuel cell</td></tr><tr><td>B</td><td>[T]</td><td>Magnetic field</td></tr><tr><td>b</td><td></td><td>number of batteries in a battery pack</td></tr><tr><td>batspecifmass</td><td>[kg]</td><td>Specific mass of the battery</td></tr><tr><td>BEV</td><td></td><td>Battery electric vehicle</td></tr><tr><td>BMEP</td><td>[bar]</td><td>Brake main effective pressure</td></tr><tr><td>BSFC</td><td>[g/kWh]</td><td>Brake specific fuel consumption</td></tr><tr><td>BET</td><td></td><td>Brunauer–Emmett–Teller theory</td></tr><tr><td>BT</td><td></td><td>High voltage battery</td></tr><tr><td>C</td><td>Ah</td><td>capacity of the cell,</td></tr><tr><td>CC</td><td>A</td><td>Constant current</td></tr><tr><td>CV</td><td>V</td><td>Constant voltage</td></tr><tr><td>CML_01_short</td><td></td><td>Impact method</td></tr><tr><td>CAFE</td><td></td><td>Corporate Average Fuel Economy</td></tr><tr><td>CAPEX</td><td>[€]</td><td>Investment cost</td></tr><tr><td>CNG</td><td></td><td>Compressed natural gas</td></tr><tr><td>CO<sub>2</sub> – eq.</td><td></td><td>Equivalent CO<sub>2</sub></td></tr><tr><td>CRONE</td><td></td><td>French acronym which means fractional order robust control</td></tr><tr><td>CSL</td><td></td><td>Control System law</td></tr><tr><td>CTL</td><td></td><td>Coal to liquid</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td>CVT</td><td></td><td>Continuous variable transmission</td></tr><tr><td>C<sub>F</sub>:</td><td>(s)</td><td>fractional controller</td></tr><tr><td>C<sub>R</sub>:</td><td>(s)</td><td>rational controller</td></tr><tr><td>DoH</td><td></td><td>Degree of hybridization</td></tr><tr><td>EI</td><td></td><td>Energy integration</td></tr><tr><td>EM</td><td></td><td>Electric motor</td></tr><tr><td>EMOO</td><td></td><td>Evolutionary Multi Objective Optimization</td></tr><tr><td>Environomic design</td><td></td><td>Environmental, economic and efficiency design</td></tr><tr><td>EGR</td><td></td><td>Exhaust gas recirculation</td></tr><tr><td>el. machine</td><td></td><td>Electric machine</td></tr><tr><td>EU</td><td></td><td>European Union</td></tr><tr><td>EUDC</td><td></td><td>Extra Urban Driving Cycle</td></tr><tr><td>ESR</td><td></td><td>Ethanol Steam Reforming</td></tr><tr><td>ENR</td><td></td><td>Renewable energy</td></tr><tr><td>eq.</td><td></td><td>Equivalent</td></tr><tr><td>EtOH</td><td></td><td>Ethanol</td></tr><tr><td>F. U.</td><td></td><td>Functional unit</td></tr><tr><td>FCV</td><td></td><td>Fuel Cell Vehicle</td></tr><tr><td>GB</td><td></td><td>Gear Box</td></tr><tr><td>G</td><td>(s)</td><td>uncertain plant of the actuator</td></tr><tr><td>G<sub>0</sub></td><td>(s)</td><td>nominal plant of the actuator</td></tr><tr><td>GDP</td><td></td><td>Gross domestic product</td></tr></table>
<table><tr><td>GLPK, Cplex</td><td></td><td>Solvers</td></tr><tr><td>GT</td><td></td><td>Gas turbine</td></tr><tr><td>GWP</td><td>[kg CO2 equivalent]</td><td>Global warming potential</td></tr><tr><td>GWP 100y</td><td>[kg CO2 equivalent]</td><td>Global Warming Potential for 100 years</td></tr><tr><td>GHG</td><td></td><td>Greenhouse gas</td></tr><tr><td>HEV</td><td></td><td>Hybrid Electric Vehicle</td></tr><tr><td>HT/ LT battery</td><td></td><td>High voltage/ low voltage battery</td></tr><tr><td>I</td><td>[A]</td><td>Current amperage</td></tr><tr><td>ICE</td><td></td><td>Internal Combustion Engine</td></tr><tr><td>ICEV</td><td></td><td>Internal Combustion Engine Vehicle</td></tr><tr><td>IEA</td><td></td><td>International energy agency</td></tr><tr><td>IVC</td><td></td><td>Intake Valve Closing</td></tr><tr><td>IVO</td><td></td><td>Intake Valve Opening</td></tr><tr><td>IVT</td><td></td><td>Infinitely Variable Transmission</td></tr><tr><td>L</td><td>[m]</td><td>Length of the wire</td></tr><tr><td>LCA</td><td></td><td>Life Cycle Assessment</td></tr><tr><td>LCI</td><td></td><td>Life cycle inventory</td></tr><tr><td>LCIA</td><td></td><td>Life Cycle Impact Assessment</td></tr><tr><td>LHV</td><td>[kJ/kg]</td><td>Low Heating Value</td></tr><tr><td>Li- Ion</td><td></td><td>Lithium- Ion</td></tr><tr><td>LVB</td><td></td><td>Low voltage battery</td></tr><tr><td>MER</td><td>[kW]</td><td>Minimum energy requirement</td></tr></table>
<table><tr><td>MILP</td><td></td><td>Mixed Integer Linear Programming</td></tr><tr><td>MGB</td><td></td><td>Manuel Gear Box</td></tr><tr><td>MINLP</td><td></td><td>Mixed Integer Non Linear Programming</td></tr><tr><td>MOO</td><td></td><td>Multi Objective Optimization</td></tr><tr><td>LPG</td><td></td><td>Liquefied petroleum gas</td></tr><tr><td>NA</td><td></td><td>Natural Aspirated</td></tr><tr><td>NEDC</td><td></td><td>New European Drive Cycle</td></tr><tr><td>NiMH</td><td></td><td>Nickel Metal hydride</td></tr><tr><td>OPD</td><td>[kg CFC-11 equivalent]</td><td>Ozone Deplation</td></tr><tr><td>ORC</td><td></td><td>Organic Rankine Cycle</td></tr><tr><td>OPEX</td><td>[€]</td><td>Operating cost</td></tr><tr><td>PA</td><td></td><td>Power amplifier</td></tr><tr><td>PB</td><td></td><td>Power link</td></tr><tr><td>Peugeot 3008 HY4</td><td></td><td>Peugeot vehicle with hybrid electric powertrain</td></tr><tr><td>PHEV</td><td></td><td>Plug-in Hybrid Electric Vehicle</td></tr><tr><td>PI</td><td></td><td>Process Integration</td></tr><tr><td>PEM FC</td><td></td><td>Proton exchange membrane fuel cell</td></tr><tr><td>PV</td><td></td><td>Photo voltaic</td></tr><tr><td>REX</td><td></td><td>Range Extender Vehicle</td></tr><tr><td>RPM</td><td>[s<sup>-1</sup>]</td><td>Rotation per minute</td></tr><tr><td>SNG</td><td></td><td>Synthetic natural gas</td></tr><tr><td>SoC</td><td>[%]</td><td>State of Charge</td></tr></table>
<table><tr><td>SOFC</td><td></td><td>Solid oxide fuel cell</td></tr><tr><td>SOFC- GT</td><td></td><td>Solid oxide fuel cell with gas turbine module</td></tr><tr><td>TEE</td><td></td><td>Thermo Economic Evaluation</td></tr><tr><td>TES</td><td></td><td>Thermo- economic Simulation</td></tr><tr><td>th engine</td><td></td><td>Thermal engine</td></tr><tr><td>TTC</td><td></td><td>“Toutes Taxes Comprises” – VAT(Value Added Tax)</td></tr><tr><td>T-t-W</td><td></td><td>Tank to Wheel</td></tr><tr><td>U<sub>act</sub> :</td><td>[V]</td><td>voltage across the actuator</td></tr><tr><td>UDC</td><td></td><td>Urban Driving Cycle</td></tr><tr><td>YAC</td><td></td><td>Yearly annualized cost in Euros</td></tr><tr><td>ZEV</td><td></td><td>Zero emissions vehicles</td></tr><tr><td>Z(t) :</td><td>[mm]</td><td>position of the valve</td></tr><tr><td>Z<sub>mes</sub>(t)</td><td>[mm]</td><td>measured position of the valve</td></tr><tr><td>Z<sub>ref</sub>(t)</td><td>[mm]</td><td>reference position of the valve</td></tr><tr><td>2D</td><td></td><td>2 dimensions</td></tr><tr><td>3D</td><td></td><td>3 dimensions</td></tr></table>

Greek letters

<table><tr><td>β<sub>0</sub></td><td>[s]</td><td>nominal open-loop</td></tr><tr><td>ΔT<sub>a</sub></td><td>[°C]</td><td>Temperature of stream a</td></tr><tr><td>ΔT<sub>b</sub></td><td>[°C]</td><td>Temperature of stream b</td></tr><tr><td>ΔT<sub>min</sub></td><td>[°C]</td><td>Minimum approach temperature</td></tr><tr><td>ε</td><td>[-]</td><td>Exergetic efficiency</td></tr></table>
<table><tr><td>γ</td><td>[-]</td><td>Gear ratio</td></tr><tr><td>γ<sub>i,j</sub></td><td>[-]</td><td>activity coefficient of species i in phase j</td></tr><tr><td>η</td><td>[-]</td><td>Thermal efficiency</td></tr><tr><td>η<sub>engine</sub></td><td>[-]</td><td>Engine efficiency</td></tr><tr><td>η<sub>orc_cycle</sub></td><td>[-]</td><td>Efficiency of the ORC cycle</td></tr><tr><td>η<sub>powertrain</sub></td><td>[-]</td><td>Powertrain efficiency</td></tr><tr><td>ω<sub>s</sub></td><td>[rpm]</td><td>Rotation speed of the driving shaft</td></tr><tr><td>ω<sub>w</sub></td><td>[rpm]</td><td>Rotation speed of the wheels</td></tr><tr><td>ν<sub>j</sub></td><td>[cm<sup>3</sup>]</td><td>volume element of phase j</td></tr></table>

Roman letters

<table><tr><td>A<sub>ex</sub></td><td>[m<sup>2</sup>]</td><td>Heat exchange area</td></tr><tr><td>c11, c22, c3, c4</td><td></td><td>High voltage battery coefficients</td></tr><tr><td>ci,j</td><td>[J/(kg K)]</td><td>specific heat,</td></tr><tr><td>c<sub>pb</sub></td><td>[J/(kg K)]</td><td>specific heat of a busbar,</td></tr><tr><td>ci,j</td><td>[mol/m<sup>3</sup>]</td><td>concentration of species i in phase j</td></tr><tr><td>c<sub>p b Al</sub></td><td>[J/(kg K)]</td><td>specific heat of Al busbar,</td></tr><tr><td>c<sub>p b Cu</sub></td><td>[J/(kg K)]</td><td>specific heat of Cu busbar</td></tr><tr><td>c<sub>pc</sub></td><td>[J/(kg K)]</td><td>specific heat of a cell</td></tr><tr><td>È<sub>C</sub></td><td>[kW]</td><td>Compressor power</td></tr><tr><td>E<sub>L</sub></td><td>[kJ]</td><td>energy delivered on the load</td></tr><tr><td>E<sub>tot</sub></td><td>[kJ]</td><td>total energy</td></tr><tr><td>È<sub>pump</sub></td><td>[kW]</td><td>Pump power</td></tr></table>
<table><tr><td>È<sub>turbine</sub></td><td>[kW]</td><td>Power on the turbine shaft</td></tr><tr><td>È<sub>shaft</sub></td><td>[kW]</td><td>Power on the engine shaft</td></tr><tr><td>F</td><td>[N]</td><td>Force</td></tr><tr><td>F</td><td>96.485 C/mol</td><td>Faraday constant</td></tr><tr><td>F<sub>act</sub>:</td><td>[N]</td><td>Electromagnetic force delivered by the actuator</td></tr><tr><td>F<sub>frict</sub></td><td>[N]</td><td>friction force at the valve guide</td></tr><tr><td>F<sub>pres</sub>:</td><td>[N]</td><td>pressure force exerted by the exhaust or intake gases</td></tr><tr><td>f<sub>scaling</sub></td><td>[-]</td><td>Scaling factor for the electric motor</td></tr><tr><td>f<sub>1</sub></td><td>[-]</td><td>Function 1</td></tr><tr><td>f<sub>2</sub></td><td>[-]</td><td>Function 2</td></tr><tr><td>h<sub>c</sub></td><td>[W/(m<sup>2</sup>K)]</td><td>heat transfer coefficient of a cell,</td></tr><tr><td>h<sub>b</sub></td><td>[W/(m<sup>2</sup>K)]</td><td>heat transfer coefficient of a busbar,</td></tr><tr><td>ΔH<sup>0</sup><sub>i,j→m</sub></td><td>[J/mol]</td><td>molar enthalpy phase change of species i from phase j to m</td></tr><tr><td>H<sub>r</sub></td><td>[-]</td><td>Hybridation ratio</td></tr><tr><td>i<sub>BP</sub></td><td>[A]</td><td>discharge (or charge) current from a single battery package,</td></tr><tr><td>i<sub>cell</sub></td><td>[A]</td><td>discharge (or charge) current from a cell,</td></tr><tr><td>k<sub>1</sub>, k<sub>2</sub></td><td>[-]</td><td>Structural parameters of the torque coupler</td></tr><tr><td>m</td><td>[kg]</td><td>Vehicle mass</td></tr><tr><td>m:</td><td>[kg]</td><td>total mass of the moving part of the actuator</td></tr><tr><td>m<sub>fuel</sub></td><td>[kg/s]</td><td>Fuel flow rate</td></tr><tr><td>ṁ</td><td>[kg/h]</td><td>Working fluid mass flow</td></tr><tr><td>M<sub>b</sub></td><td>[kg]</td><td>mass of a busbar</td></tr></table>
<table><tr><td>M<sub>c</sub></td><td>kg</td><td>mass of a cell</td></tr><tr><td>M&#x0307;<sub>p</sub></td><td>[kg/h]</td><td>Mass flow of the sink source</td></tr><tr><td>M&#x0307;<sub>s</sub></td><td>[kg/h]</td><td>Mass flow of the heat source</td></tr><tr><td>n<sub>e</sub></td><td>[-]</td><td>number of electrons participating in the reaction</td></tr><tr><td>n<sub>i,j</sub></td><td>[mol]</td><td>moles of species i in phase j</td></tr><tr><td>P<sub>BT</sub></td><td>[kW]</td><td>Power of the battery</td></tr><tr><td>P<sub>eff</sub></td><td>[kW]</td><td>Effective power</td></tr><tr><td>P<sub>EM</sub></td><td>[kW]</td><td>Power of the electric motor</td></tr><tr><td>P<sub>fuel</sub></td><td>[kW]</td><td>Power in the fuel</td></tr><tr><td>P<sub>hybrid</sub></td><td>[kW]</td><td>Hybrid power</td></tr><tr><td>P<sub>m</sub></td><td>[kW]</td><td>Power of the electric motor</td></tr><tr><td>P<sub>meca_out</sub></td><td>[kW]</td><td>Engine output mechanical power</td></tr><tr><td>P<sub>s</sub></td><td>[kW]</td><td>Power of the drive shaft</td></tr><tr><td>P<sub>SC</sub></td><td>[kW]</td><td>Power of the supercapacitors</td></tr><tr><td>P<sub>th_engine</sub></td><td>[kW]</td><td>Power of the thermal engine</td></tr><tr><td>P</td><td>[kN]</td><td>Weight of the actuator</td></tr><tr><td>P<sub>1</sub>, P<sub>2</sub>, P<sub>3</sub>, P<sub>4</sub></td><td>[bar]</td><td>Pressures in the ORC loop</td></tr><tr><td>SOFC</td><td></td><td>Solid oxide fuel cell</td></tr><tr><td>T</td><td>[Nm]</td><td>Torque</td></tr><tr><td>T<sub>ICE</sub></td><td>[Nm]</td><td>Torque of the internal combustion engine</td></tr><tr><td>T<sub>EM</sub></td><td>[Nm]</td><td>Torque of the electric motor</td></tr><tr><td>T<sub>p,in</sub></td><td>[°C]</td><td>Sink source in temperature</td></tr></table>
<table><tr><td>T<sub>p,out</sub></td><td>[°C]</td><td>Sink source out temperature</td></tr><tr><td>T<sub>s</sub></td><td>[Nm]</td><td>Torque on the drive shaft</td></tr><tr><td>T<sub>s,in</sub></td><td>[°C]</td><td>Heat source inlet temperature</td></tr><tr><td>T<sub>s,out</sub></td><td>[°C]</td><td>Heat source out temperature</td></tr><tr><td>Q̇</td><td>[W]</td><td>heat transfer of a battery package</td></tr><tr><td>Q<sub>Acell</sub></td><td>[kJ]</td><td>heat accumulated in a cell</td></tr><tr><td>Q<sub>batt</sub></td><td>[kWh]</td><td>Energy of the battery</td></tr><tr><td>Q<sub>Abus</sub></td><td>[kJ]</td><td>heat accumulated in a busbar</td></tr><tr><td>Q<sub>dis</sub></td><td>[kJ]</td><td>heat dissipated to the ambient</td></tr><tr><td>Q<sub>bus</sub></td><td>[kJ]</td><td>heat generated in the busbar</td></tr><tr><td>Q<sub>c</sub></td><td>[kJ]</td><td>heat generated in the cables,</td></tr><tr><td>Q<sub>cab</sub></td><td>[kJ]</td><td>sum of Q<sub>c</sub> and Q<sub>con</sub>,</td></tr><tr><td>Q<sub>cell</sub></td><td>[kJ]</td><td>heat generated in the cell,</td></tr><tr><td>Q<sub>con</sub></td><td>[kJ]</td><td>heat generated in the battery package due to resistance of metallic connections between cell and busbar</td></tr><tr><td>Q<sub>GEN</sub></td><td>[kJ]</td><td>heat generated in the whole battery package</td></tr><tr><td>Q<sub>irr</sub></td><td>[kJ]</td><td>irreversible heat</td></tr><tr><td>Q<sub>Ncell</sub></td><td>[kJ]</td><td>heat from adjacent cells</td></tr><tr><td>Q<sub>ohmic</sub></td><td>[kJ]</td><td>Ohmic heat,</td></tr><tr><td>Q<sub>rev</sub></td><td>[kJ]</td><td>reversible heat of the electrodes</td></tr><tr><td>Q<sub>r</sub></td><td>[kJ]</td><td>heat from electrochemical reaction</td></tr><tr><td>Q̇<sub>A</sub></td><td>[kW]</td><td>Condensation heat power</td></tr></table>
<table><tr><td>Q<sub>E</sub></td><td>[kW]</td><td>Evaporating heat power</td></tr><tr><td>Q<sub>heating/cooling</sub></td><td>[kJ]</td><td>Thermal energy for heating or cooling</td></tr><tr><td>Q<sub>in</sub></td><td>[kW]</td><td>Heat power delivered to the cycle</td></tr><tr><td>Q<sub>supercap</sub></td><td>[kW]</td><td>Power of supercapacitor</td></tr><tr><td>R</td><td>8.314 J/(mol K)</td><td>universal gas constant</td></tr><tr><td>R<sub>bus</sub></td><td>[Ω]</td><td>resistance of a busbar</td></tr><tr><td>R<sub>c</sub></td><td>[Ω]</td><td>sum of R<sub>cab</sub> and R<sub>con</sub></td></tr><tr><td>R<sub>cab</sub></td><td>[Ω]</td><td>resistance of the cables connected to battery pack</td></tr><tr><td>R<sub>con</sub></td><td>[Ω]</td><td>resistance of all metallic connections in a battery pack</td></tr><tr><td>R<sub>load</sub></td><td>[Ω]</td><td>resistance of load</td></tr><tr><td>R<sub>wc</sub></td><td>[Ω]</td><td>internal resistance of cell</td></tr><tr><td>ΔS</td><td>[J/(mol K)]</td><td>entropy change</td></tr><tr><td>S<sub>b</sub></td><td>[m<sup>2</sup>]</td><td>surface of a busbar</td></tr><tr><td>S<sub>BP</sub></td><td>[m<sup>2</sup>]</td><td>surface of a battery package</td></tr><tr><td>S<sub>c</sub></td><td>[m<sup>2</sup>]</td><td>surface of a cell</td></tr><tr><td>t<sub>off</sub></td><td>[s]</td><td>time of discharge process of the battery package</td></tr><tr><td>T</td><td>[K]</td><td>temperature</td></tr><tr><td>T<sub>A</sub></td><td>[C]</td><td>temperature of the ambient</td></tr><tr><td>T<sub>b</sub></td><td>[C]</td><td>temperature of a busbar</td></tr><tr><td>T<sub>c</sub></td><td>[C]</td><td>temperature of a cell</td></tr><tr><td>U<sub>ocv</sub></td><td>[V]</td><td>open voltage circuit</td></tr><tr><td>V</td><td>[V]</td><td>terminal voltage of a cell</td></tr></table>
<table><tr><td>V<sub>cutoff</sub></td><td>[V]</td><td>cut-off voltage of a cell,</td></tr><tr><td>V<sub>BP</sub></td><td>[V]</td><td>voltage of a battery pack</td></tr><tr><td>V<sub>n</sub></td><td>[V]</td><td>nominal voltage</td></tr><tr><td>V̇</td><td>[m/s<sup>2</sup>]</td><td>Vehicle acceleration or deceleration</td></tr><tr><td>V̇</td><td>[m/s]</td><td>Vehicle speed</td></tr><tr><td>WEVC</td><td></td><td>Wireless electric vehicles charger</td></tr><tr><td>WtW</td><td></td><td>Well-to-Wheels</td></tr><tr><td>X<sub>wc</sub></td><td>[Ω]</td><td>internal reactance of a cell</td></tr></table>

Subscripts

<table><tr><td>A</td><td>Condensation</td></tr><tr><td>E</td><td>Evaporation</td></tr><tr><td>P</td><td>Pump</td></tr><tr><td>T</td><td>Turbine</td></tr><tr><td>ext</td><td>External</td></tr></table>

Superscripts

<table><tr><td>+</td><td>Materials/ energy streams entering the system</td></tr><tr><td>-</td><td>Materials/ energy streams living the system</td></tr></table>
<figure><img src="image_131.png" /></figure>
List of Figures

<table><tr><td>Figure 1-1: CO<sub>2</sub> emissions regulatory forecast per regions</td><td>1</td></tr><tr><td>Figure 2-1: Static Wireless Electric Vehicles Charging System.</td><td>15</td></tr><tr><td>Figure 2-2: Hydrogen production methods</td><td>17</td></tr><tr><td>Figure 3-1: ORC Pareto curves: techno-economic trade-off, exergy efficiency in [-], in the colorbar</td><td>23</td></tr><tr><td>Figure 3-2: Map of the ORC power output, design after multi-objective optimization, ORC net power in [kW], in the colorbar</td><td>23</td></tr><tr><td>Figure 3-3: Schematic of the actuator</td><td>27</td></tr><tr><td>Figure 3-4: Electromagnetic modelling of the actuator.</td><td>28</td></tr><tr><td>Figure 3-5: Structure of the control system architecture</td><td>29</td></tr><tr><td>Figure 3-6: Bode diagram of nominal plant frequency response (—) and set of frequency responses of G(s) (—)</td><td>30</td></tr><tr><td>Figure 3-7: Experimental time responses (—) and nonlinear model time responses (—): position; voltage; current.</td><td>31</td></tr><tr><td>Figure 3-8: Nichols plot G: nominal frequency response (—); uncertainty domains (—).</td><td>31</td></tr><tr><td>Figure 3-9: Nichols plot of β0 nominal frequency response (—); uncertainty domains (—); 1 dB M-contour (—)</td><td>32</td></tr><tr><td>Figure 3-10: Pressure force (—) and force generated by the exhaust valve actuator (—) at 6000 rpm</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 3-11: Opening and closing of the exhaust valve at 6000 rpm: reference signal (—); simulation response (—)</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 3-12: Control voltage at 6000 rpm (exhaust simulation)</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 3-13: Opening and closing of the intake valve at 6000 rpm: reference signal (—); experimental response (—).</td><td>34</td></tr><tr><td>Figure 3-14: Control voltage at 6000 rpm.</td><td>35</td></tr><tr><td>Figure 3-15: Battery cell components and principle</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 3-16: Discharging and charging phases of a Li-Ion cell</td><td>36</td></tr><tr><td>Figure 3-17: Cells technologies – evolutions of the technologies and their maturity [116]</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 3-18: Evolution of the batteries technology: opportunities for compactness.</td><td>37</td></tr><tr><td>Figure 3-19: Comparison of the dimensions for different battery types</td><td>38</td></tr><tr><td>Figure 3-20: Fundamentals issues of the solid-state batteries.</td><td>38</td></tr><tr><td>Figure 3-21: Classification of the solid electrolyte types.</td><td>39</td></tr><tr><td>Figure 3-22: Energy distribution in the energy storage system.</td><td>41</td></tr><tr><td>Figure 3-23: Energy flow in a battery pack.</td><td>41</td></tr><tr><td>Figure 3-24: Temperature inside the battery package, in °C.</td><td>44</td></tr><tr><td>Figure 3-25: Heat flow in a battery package</td><td>45</td></tr><tr><td>Figure 3-26: Symmetry of the busbar</td><td>45</td></tr></table>
<table><tr><td>Figure 3-27: Temperature gradient in battery pack with Al busbar a), Cu busbar b)</td><td>46</td></tr><tr><td>Figure 3-28: The electrical circuit of the battery module with the parasitic resistances in steady-state operation conditions</td><td>47</td></tr><tr><td>Figure 3-29: Front view of the Cu busbar with 16 welding spots</td><td>47</td></tr><tr><td>Figure 3-30: Distribution of temperature measurement points on the battery package</td><td>48</td></tr><tr><td>Figure 3-31: Characteristics T(t) measured for the battery pack with Al busbar a), with Cu busbar b)</td><td>49</td></tr><tr><td>Figure 4-1: Definition of the recharging systems</td><td>52</td></tr><tr><td>Figure 4-2: Highway with charging stations installations</td><td>52</td></tr><tr><td>Figure 4-3: Results from the optimization: flow of 10 vehicles, minimization of the waiting time</td><td>55</td></tr><tr><td>Figure 4-4: Results from the optimization: flow of 30 vehicles, minimization of the waiting time</td><td>56</td></tr><tr><td>Figure 4-5: Overview of possible communication flow and related constraints</td><td>58</td></tr><tr><td>Figure 4-6: Communication flow chart</td><td>60</td></tr><tr><td>Figure 4-7: Average daily incoming vehicle flow</td><td>61</td></tr><tr><td>Figure 4-8: Generated vehicles trip characteristics</td><td>61</td></tr><tr><td>Figure 4-9: Average waiting time comparison</td><td>62</td></tr><tr><td>Figure 4-10: Waiting times at charging station, 3 charging points per station</td><td>63</td></tr><tr><td>Figure 4-11: Waiting times at charging station, 2 charging points</td><td>63</td></tr><tr><td>Figure 4-12: Numerical model of the mobile robot</td><td>64</td></tr><tr><td>Figure 4-13: Structure and communication of the mobile robot with SLAM</td><td>66</td></tr><tr><td>Figure 4-14: Representation of the different steps of the algorithm</td><td>67</td></tr><tr><td>Figure 4-15: Mapping of the mechanical labotary. a) Quality: 50 / Size: 15 b) Quality: 1 / Size: 20</td><td>69</td></tr><tr><td>Figure 4-16: Reference map of the robot</td><td>71</td></tr><tr><td>Figure 5-1: Vehicle propulsion system with an innovative range extender system [136]</td><td>74</td></tr><tr><td>Figure 5-2: Reactions involved in the ethanol steam reforming</td><td>74</td></tr><tr><td>Figure 5-3: Carbon neutral cycle of the e-Bio Fuel Cell vehicle</td><td>75</td></tr><tr><td>Figure 5-4: Working principle of the e-Bio Fuel Cell system</td><td>75</td></tr><tr><td>Figure 5-5: Schematic diagram of the various type of fuel cell powered by various feedstocks</td><td>76</td></tr><tr><td>Figure 5-6: Mechanism of ethanol steam reforming [137]</td><td>79</td></tr><tr><td>Figure 5-7: Main performances of the catalysts (bimetallic catalyst)</td><td>81</td></tr><tr><td>Figure 5-8: Photo of 1900 Sorptomatic apparatus 51</td><td>82</td></tr><tr><td>Figure 5-9: Catalyst support preparation scheme</td><td>82</td></tr><tr><td>Figure 5-10: Monometallic supported catalysts preparation scheme</td><td>83</td></tr><tr><td>Figure 5-11: BET measurements</td><td>84</td></tr><tr><td>Figure 5-12: Activity test of 20%Ni/Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>, configuration 1</td><td>85</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Figure 5-13: Activity test of 20%Ni/Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>, configuration 2</td>
      <td>85</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-14: Ethanol conversion ratio</td>
      <td>85</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-15: Hydrogen selectivity for the catalyst</td>
      <td>85</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-16: influence of the reaction temperature and Ni concertation in ethanol steam reforming (ESR) process</td>
      <td>86</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-17: Influence of the Ni concentration and Zn addition in ethanol steam reforming (ESR) process</td>
      <td>86</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-18: The influence of the Ni concentration and Zn addition on the H<sub>2</sub> selectivity in ethanol steam reforming (ESR) process</td>
      <td>87</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-19: Influence of the Ni concentration and Ce addition in SRE process in ethanol steam reforming (ESR) process</td>
      <td>87</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-20: H<sub>2</sub> selectivity for monometallic Ni catalyst for ESR process</td>
      <td>88</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-21: influence of the catalyst composition on the H<sub>2</sub> selectivity in ESR process – monometallic and bimetallic catalysts</td>
      <td>88</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-22: Stability test in ESR process, p = 1Bar, C<sub>2</sub>H<sub>5</sub>OH: H<sub>2</sub>O = 1:4.5, T = 600°C, after red. 500°C, m<sub>kat</sub> = 0.2 g 5%Ni/Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>-20%Ce</td>
      <td>89</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-23: Stability test in ESR process, p = 1Bar, C<sub>2</sub>H<sub>5</sub>OH: H<sub>2</sub>O = 1:4.5, T = 600°C, after red. 500°C, m<sub>kat</sub> = 0.2 g, 0,1%-Pd-5%Ni/Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>-20%Ce</td>
      <td>89</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-24: CO selectivity of 5%Ni/Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>-20%Ce and 0,1%-Pd-5%Ni/Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>-20%Ce catalysts</td>
      <td>89</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-25: W-t-W total CO<sub>2</sub> emissions for different powertrain solutions for vehicles</td>
      <td>91</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-26: Energy mix of France for LCA analysis</td>
      <td>91</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-27: W-t-W total CO<sub>2</sub> emissions for different powertrain solutions for vehicles</td>
      <td>92</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 5-28: Energy mix of Europe for LCA analysis</td>
      <td>92</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 6-1: method for environomic design of vehicle grid related energy systems</td>
      <td>98</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure 7-1: Technologies for storage and conversion of hydrogen between energy grids. Integration of energy grids and services</td>
      <td>100</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure A-1: Computational framework of environomic optimization</td>
      <td>103</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure A-2: Structure for multi-objective optimization</td>
      <td>105</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure A-3: Architecture of the multi-objective optimization tool for vehicle applications</td>
      <td>106</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure A-4: Energy integration and multi-periods model</td>
      <td>106</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure A-5: Steps of the life cycle analysis, selection of the environmental impacts and categories</td>
      <td>110</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure A-6: Vehicle unitary processes flow chart – system definition</td>
      <td>110</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure B-1: Generic backwards simulation model</td>
      <td>111</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure B-2: Efficiency map of a diesel engine</td>
      <td>112</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure B-3: Electric vehicle quasi-static model – BT- battery, PB – power link, EM- electric machine, GB- gear box, V- vehicle</td>
      <td>113</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure B-4: Quasi- static model of the parallel thermal electric hybrid</td>
      <td>114</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Figure_B-5: Functional classification of HEVs in term of degree of hybridization and battery capacity [140]</td>
      <td>115</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_B-6: Two- quadrant electric motor efficiency map</td>
      <td>116</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_B-7: Fuel consumption map of a 2.2 liters Diesel engine</td>
      <td>116</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_B-8: ORC system to recover the waste heat of the ICE.</td>
      <td>118</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_B-9: Functional architecture of the ORC integration in a Mild HEV Architecture.</td>
      <td>118</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_B-10: Block diagram of the nonlinear model of the actuator</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_B-11: Mechanical part of the actuator and lift profile Zref to be ensured for a mechanical valve train and an engine speed of 6000 rpm</td>
      <td>119</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_B-12: Block diagram of the actuator control implementation set-up</td>
      <td>120</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_B-13: Charging on the highway: use case for long way drives.</td>
      <td>121</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-1: Parallel hybrid electric architecture: FT - fuel tank, ICE - internal combustion engine, BT - high voltage battery, SC - super capacitor, PE - power electronics, M- electric motor, PSD - power split device, G - electric generator, C1- clutch 1, C2- clutch 2, T- Transmission, D- Differential.</td>
      <td>125</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-2: Pareto curve - total GWP to powertrain efficiency, investment cost in color bar, NEDC.</td>
      <td>126</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-3: Correspondence between the high voltage battery capacity and the hybridization ratio.</td>
      <td>126</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-4: Evolution of a) the total GWP as a function of the vehicle investment cost b) the investment cost as a function of the powertrain efficiency.</td>
      <td>128</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-5: GWP contribution for the production phase of the vehicles sub-systems a)Full ICE, b) 3 kWh of HVB, c) 7 kWh of HVB, d) 13 kWh of HEV.</td>
      <td>129</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-6: Evolution of the total GWP and repartition of the contribution of reach phase as a function of the hybridization ratio, D -Class vehicles.</td>
      <td>130</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-7: Use phase: GWP evolution as a function of the hybridization ration and contribution of the energy vectors (diesel and electricity production)</td>
      <td>130</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-8: Evolution of the CML impact categories a) eutrophication, b) acidification c) ODP as a function of the investment cost.</td>
      <td>131</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-9: Multi-objective optimization framework.</td>
      <td>133</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-10: Computational framework of technical simulation for vehicle energy integrated system.</td>
      <td>133</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-11: Pareto for techno-economic optimization, battery specific density in colorbar.</td>
      <td>135</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-12: Evolution of the vehicle autonomy as a function of the battery capacity, specific energy of 400 Wh/kg.</td>
      <td>135</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-13: Pareto of the environomic optimization, 2D plan cost/ autonomy.</td>
      <td>136</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_C-14: Pareto of the environomic optimization, 2D plan GWP/ autonomy.</td>
      <td>136</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_E-1: Definition of the extended energy system for the vehicle and the energy services.</td>
      <td>141</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_E-2: Yearly cost/ autonomy Pareto curve in dual mode, GWP in color bar.</td>
      <td>145</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_E-3: 3D MOO Pareto curve, SOFC-GT design in colorbar</td>
      <td>146</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Figure_E-4: 3D MOO Pareto curve, battery design in color bar.</td>
      <td>146</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>Figure_E-5 : Boolean variable=1 when the SOFC is designed for residential use, in color bar</td><td>146</td></tr><tr><td>Figure_E-6: 3D MOO Pareto curve, with the part of the residential electricity from SOFC-GT in color bar</td><td>147</td></tr><tr><td>Figure_E-7:3D MOO Pareto curve, with the part of the residential electricity from SOFC-GT in color bar (zoom in the autonomy transition zone)</td><td>148</td></tr><tr><td>Figure_E-8: The total GWP as a function of the part of residential electricity from the SOFC-GT (French electricity mix)</td><td>148</td></tr><tr><td>Figure_E-9SOFC-GT integrated system [4]</td><td>150</td></tr></table>
<figure><img src="image_132.png" /></figure>
List of Tables

<table><tr><td>Table 2-1: Properties of stationary WEVCS on the market.</td><td>15</td></tr><tr><td>Table 3-1: Drive cycles characteristics</td><td>24</td></tr><tr><td>Table 3-2: Driving cycles and fuel consumption results on C-Segment Vehicle</td><td>25</td></tr><tr><td>Table 3-3: Seating valve velocity (m/s) at various engine speeds</td><td>33</td></tr><tr><td>Table 3-4: Energy balance calculation for the battery pack</td><td>46</td></tr><tr><td>Table 3-5: Parameters of busbars applied for the tests</td><td>48</td></tr><tr><td>Table 3-6: Balance of energy in battery system</td><td>49</td></tr><tr><td>Table 3-7: Balance of energy in battery system</td><td>49</td></tr><tr><td>Table 4-1: Initial charging stations characteristics</td><td>52</td></tr><tr><td>Table 4-2: Vehicles types for the flows constitution</td><td>53</td></tr><tr><td>Table 4-3: Decision variables for powertrain design</td><td>53</td></tr><tr><td>Table 4-4: Electric vehicles flow on the high way – 10 vehicles</td><td>54</td></tr><tr><td>Table 4-5: Studied vehicles characteristics</td><td>60</td></tr><tr><td>Table 4-6: Average charging and waiting time for the three scenarios</td><td>63</td></tr><tr><td>Table 4-7: Tracking of the robot</td><td>69</td></tr><tr><td>Table 4-8: Localization errors</td><td>70</td></tr><tr><td>Table 5-1: Comparison of the values of the energy balance for the different configurations</td><td>77</td></tr><tr><td>Table 5-2: Advantages and disadvantages of the different configurations (variants)</td><td>77</td></tr><tr><td>Table 5-3: Characterization of the samples (supports and catalysts) with BET analysis</td><td>83</td></tr><tr><td>Table A-1: Equations for the economic model [116]</td><td>107</td></tr><tr><td>Table A-2: Listing of impact categories implemented in cml01_short</td><td>109</td></tr><tr><td>Table B-1: Electric vehicle main characteristics [116]</td><td>113</td></tr><tr><td>Table B-2: D- Class hybrid electric vehicle characteristics [116]</td><td>114</td></tr><tr><td>Table C-1: Fuel cells types and their advantages and disadvantages to power electric vehicles</td><td>123</td></tr><tr><td>Table C-2: Drive cycles characteristics</td><td>124</td></tr><tr><td>Table C-3: Decision variables for powertrain design</td><td>125</td></tr><tr><td>Table C-4: Parameters and performances bands for the optimal designs on NEDC cycle</td><td>132</td></tr><tr><td>Table C-5: Drive cycles characteristics</td><td>133</td></tr><tr><td>Table C-6: Decisions variables for design – multi-objective optimization problem</td><td>134</td></tr><tr><td>Table C-7: Multi objective optimization objectives and decision variables</td><td>134</td></tr><tr><td>Table C-8: Times of charging of the batteries for different powers of the chargers</td><td>136</td></tr><tr><td>Table C-9: Environomic designs for long range electric vehicles, specific energy of 400 Wh/kg</td><td>137</td></tr><tr><td>Table E-1: Definition of mobility and residential needs</td><td>142</td></tr><tr><td>Table E-2: Vehicle characteristics</td><td>142</td></tr><tr><td>Table E-3: Economic evaluation for the base mobility and residential scenario</td><td>143</td></tr></table>
<table><tr><td>Table_E-4: Equivalent CO2 emission for the base case scenario.</td><td>143</td></tr><tr><td>Table_E-5: Definition of the decision variables for a dual application of the range extender module.</td><td>144</td></tr><tr><td>Table_E-6: Specific GWP for different sources of electricity.</td><td>149</td></tr><tr><td>Table_E-7: Comparison between ID16 at 200 km of autonomy and the base case scenario.</td><td>149</td></tr></table>
Curriculum Vitae
# Table des matières du CV

<table><tr><td>Table des matières du CV</td><td>1</td></tr><tr><td>1. Curriculum Vitae</td><td>2</td></tr><tr><td>2. Liste des publications et des brevets</td><td>5</td></tr><tr><td>3. Activités de recherche et indices de reconnaissance</td><td>11</td></tr><tr><td>4. Activités d'enseignement</td><td>22</td></tr></table>
# 1. Curriculum Vitae

## Zlatina DIMITROVA

39 ans, Chercheur, Chef de projet en Recherche et Innovation à PSA Groupe (Entreprise Industrielle)
Direction de la Recherche et de l'Innovation
Département scientifique, unité « stockage et transformation de l'énergie »
Centre Technique Vélizy-Villacoublay, France

<figure><img src="image_133.png" /></figure>

## Diplômes

**2015**
**Thèse de doctotat (Docteur ès Sciences) en Energétique et Mécanique** : Environomic design of vehicles integrated energy systems au Laboratoire « Industrial process and energy system engineering (IPESE) » de l'Institut de Génie Mécanique de l'Ecole Polytechnique Fédérale (EPFL) de Lausanne, Ecole Doctorale « **Energie** », **Suisse**
Directeurs de thèses : Professeur François Maréchal (EPFL), Dr. Erwann Samson (co-directeur, PSA)
Rapporteurs : Prof. Panos Seferlis, Prof. Christopher Onder, Prof. Sylvain Allano, Dr. Peter Ott

**2006**
**Diplôme d'ingénieur** de l'Institut National des Sciences Appliquées (INSA) de Lyon, **France**
Spécialité Génie Mécanique et Conception

**2006**
Diplôme de Master de l'Université Technique (TU) de Karlsruhe, **Allemagne**
Spécialité Moteurs à combustion internes et turbomachines

**1998**
Diplôme du Baccalauréat du Lycée français Rakovski de Burgas, **Bulgarie**
Mention excellente

## Expériences professionnelles

**Depuis 2019**
Guest- lecturer, Programmes de Master, Transport et Logistique, Académie militaire nationale de la Bulgarie, Sofia, Bulgarie

**Depuis 2016**
Chef de Projet en Recherche, Direction de la Recherche et l'Innovation, PSA Groupe, Vélizy-Villacoublay, France

**2012-2016**
Ingénieur de recherche, Direction de la Recherche et de l'Innovation, PSA Groupe, Vélizy-Villacoublay, France

**2010-2012**
Ingénieur de développement, Direction des Projets véhicules, PSA Groupe, Vélizy-Villacoublay, France

**2006-2009**
Ingénieur Combustion, Direction de la Recherche et de l'Innovation, PSA Groupe, La Garenne Colombes, France
## Enseignement

2019 Académie Militaire Nationale de la Bulgarie « Rakovski », Sofia, 58h de cours données dans les Programmes de Master

2012- Doctorante-Assistante de Prof. François Maréchal, 150 h dans le cadre de ma thèse, cours

2015 de master, EPFL, Suisse

## Recherche

Depuis 2016 Chef de Projet Recherche, Direction de la Recherche et l'Innovation, PSA Groupe, Vélizy-Villacoublay, France

2012- Ingénieur de recherche, Direction de la Recherche et de l'Innovation, PSA Groupe, Vélizy-Villacoublay, France

2012- Doctorante à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, Lausanne, Suisse
2015

**Mots Clés** : Vehicles propulsion systems, energy storage, energy conversion, multi-objective optimization, Life Cycle Analysis

**Encadrement** :

Nbre de thèses soutenues : 2 en cours :2 thèses CIFRE (2 bourses CIFRE obtenues de l'ANRT, avec CentralSupelec Paris)

Nbre Master : 10, Projet de semestre :7 ; Projet de semestre de groupe :4, Post-doctorats :8

**Participation projets et réseaux de recherche** :

Stel Lab de PSA (Réseau de recherche de PSA) avec les laboratoires de recherche en France et à l'étranger. Pilotage et évaluation de deux laboratoires :

* Mechanics: Applied Mechanics Laboratory Lodz University of Technology, Lodz, Poland - PSA Groupe France

* Mechatronics : IMS de Bordeaux, UNP Bordeaux, France - PSA Groupe, France

Erasmus2025+ avec l'Université Technique de Sofia

**Partenariats Industriels** :

* Industrie Automobile : responsable du partenariat entre PSA et des fournisseurs pour le « Robot Chargeur »

* Industrie Aéronautique : responsable du partenariat entre PSA et Airbus

**Nombre Publications et Productions** :

* Publications dans des journaux scientifiques internationaux, avec comité de relecture (ACL): 20

* Articles publiés dans des actes de colloques / congrès, avec comité de relecture (ACTI): 15

* Brevets (BRE) : 41

**Autres publications** :

Journées thématiques / Séminaires : 3 Posters de recherche présentés

Rapports de contrat : 10 rapports de livrables sur les projets de recherche et innovation à PSA

Rapports internes : >10 rapports techniques internes à PSA.

## Responsabilités collectives et/ou administratives

2019 Membre de la commission scientifique de sélection des thèses CIFRE, PSA Groupe, Vélizy-Villacoublay, France
# Eléments remarquables du dossier et Rayonnement

Depuis
2012

* Membre de 43 Jurys de soutenances académiques (PhD, Master Thesis, Projets de semestre)

* 51 évaluations d'articles scientifiques pour la période 2015-2020 :

International Journal of Energy, Applied Energy, Energy and Buildings, Transportation research part ,Transport and Environment, Energy Conversion and management journal, Environment, Development and Sustainability, Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering , IEEE open access, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems

* Organisation d'une journée thématique à PSA en octobre 2018.

* H-index Scopus = 10 avec 380 citations

* Prix: Palmarès des Inventeurs du Groupe PSA : 1er Prix en 2016 et 1er Prix en 2017

* 2004 : Bourses d'études de la Région Baden- Württemberg, Allemagne

Langues étrangères : Français, Anglais, Allemand, Bulgare, Russe, Espagnol, Portugais

# Motivation

Mon employeur « PSA Peugeot Citroën Groupe » est une entreprise industrielle qui est l'un des acteurs majeurs de l'industrie automobile. Je travaille à la direction de l'Innovation et de la Recherche et je suis chercheuse dans le secteur privé.

La stratégie scientifique et technologique du groupe PSA est basée sur de multiples champs scientifiques et technologiques essentiels pour préparer la mobilité et le véhicule du futur. Pour adresser ces champs scientifiques, PSA Groupe a construit son réseau de recherche « StelLab », composé d'Open Labs inspiré des meilleures pratiques mondiales en matière de structure commune de recherche avec les milieux académiques en France et à l'étranger.

Je dirige des projets de recherche et d'innovation et j'ai la responsabilité des activités de recherche et d'innovation dans le domaine « Energies et groupes motopropulseurs » pour les véhicules. Ma nomination à ce poste est effective depuis janvier 2016. Je dirige des activités de recherche appliquées en automobile. J'ai une codirection de thèses CIFRE, avec des chercheurs HDR des laboratoires partenaires de PSA. Je dirige également des partenariats avec les institutions de recherche académiques (universités ou instituts de recherche).

Mon projet professionnel est de préparer mon habilitation à diriger des recherche (HDR) et de continuer à diriger les activités de recherche dans l'industrie, par exemple chez PSA, avec un diplôme reconnu dans le monde académique. Dans l'industrie, nous avons des ressources de recherche considérables, par exemple, 80 doctorants au total et environ 30 nouvelles thèses de doctorat (CIFRE) sont discutées chaque année pour approbation, au sein de la commission des thèses de PSA, dans laquelle je siège.

Après mon HDR, j'ai l'ambition de motiver, de diriger et d'animer les activités de recherche du Groupe PSA avec les partenaires académiques selon les axes stratégiques d'innovation et de développement du Groupe PSA. Cette démarche d'habilitation est soutenue par ma hiérarchie dans l'entreprise.
**2. Liste des publications et des brevets**

**2.1 Article dans des Journaux / revues**

**2.1.1 Articles scientifiques, avec comité de relecture (ACL) :**
**20**

1. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Optimal designs for efficient mobility service for hybrid electric vehicles, *International Journal of Sustainable Energy Planning and Management* 22 **2019** 121-132.

2. Z. Dimitrova, M. Tari, P. Lanusse, F. Aioun, X. Moreau, Robust control for an electromagnetic actuator for a camless engine, *International Journal of Mechatronics* 57 **2019** 109-128.

3. Z. Dimitrova, M. Tari, P. Lanusse, F. Aioun, X. Moreau, Development and Control of a Camless Engine Valvetrain, *IFAC-PapersOnLine*, 52 **2019** 399-404.

4. G. Mitukiewicz, M. Głogowski, J. Stelmach, J. Leyko, Z. Dimitrova, D. Batory, Strengthening of cruciform sample arms for large strains during biaxial stretching, *Materials Today Communications* 21 **2019** 100692.

5. Z. Dimitrova, Integration of the environomic energy services for mobility and household using electric vehicle with a range extender of solid oxide fuel cell, *IOP Conference Series: Materials Science and Engineering* 664 (1) **2019** 012008.

6. Z. Dimitrova, Performance and economic analysis of an organic Rankine Cycle for hybrid electric vehicles, *IOP Conference Series: Materials Science and Engineering* 664 (1) **2019** 012009.

7. R. Gozdur, B. Guzowski, Z. Dimitrova, A. Noury, D. Batory, G. Mitukiewicz, An energy balance evaluation in lithium-ion battery modules under high temperature operation, *Energy conversion and management journal*, **2020**.

8. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Environomic design for electric vehicles with an integrated solid oxide fuel cell (SOFC) unit as a range extender, *Renewable Energy Journal* **2017** 112 124-142.

9. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Energy integration on multi-periods for vehicle thermal powertrains, *Canadian Journal of Chemical Engineering* 95 (2) **2017** 253-264.

10. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Energy integration on a gasoline engine for efficiency improvement, *International Journal of Thermodynamics* 20 **2017** 70-79.

11. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Efficiency improvement for vehicle powertrains using energy integration techniques, *International Journal of Thermodynamics*, 20 **2016** 70-79.

12. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Techno-economic design of hybrid electric vehicles and possibilities of the multi-objective optimization structure, *Applied Energy Journal* 161 **2015** 746-759.

13. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Energy integration study on a hybrid electric vehicle energy system, using process integration techniques, *Applied Thermal Engineering Journal* 91 **2015** 834-847.

14. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Techno-economic design of hybrid electric vehicles, *Energy Journal* 91 **2015** 630-644.
15. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Performance and economic optimization of an organic Rankine cycle for a gasoline hybrid pneumatic powertrain, Energy Journal 86 **2015** 574-588.

16. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Gasoline hybrid pneumatic engine for efficient vehicle powertrain hybridization, Applied Energy Journal, 151 **2015** 168-177.

17. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Energy integration on multi-periods and multi-usages for hybrid electric and thermal powertrains, Energy Journal 83 **2015** 539-550.

18. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Environomic design of vehicle energy systems for optimal mobility service, Energy Journal, 76 **2014** 1019-1028.

19. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Environomic design of vehicle integrated energy systems-application on a hybrid electric vehicle energy system, CET 39 **2014** 475-480.

20. Z. Dimitrova, T. Alger, T. Chauvet, Synergies between high EGR operation and GDI Systems - SAE Paper, 01-0134 **2008** 101-114.

## 2.2 Articles dans des colloques / congrès, séminaires de recherche

### 2.2.1 Articles publiés dans des actes de colloques / congrès, avec comité de relecture (ACTI): 15

1. Z. Dimitrova, ENERGY PLANNING FOR SUSTAINABLE MOBILITY FOR 2030: ENERGY STORAGE AND CONVERSION OPTIONS FOR THE AUTOMOTIVE SECTOR, Long-term security environment challenges and armed forces capabilities development, Proceeding of the International Scientific Conference 12 – 14 November 2019, Sofia, Part I, © Военна академия „Георги Стойков Раковски“, издател, 2019, ISBN 978-619-7478-34-1

2. P. Lanusse, M. Tari, Z. Dimitrova, Fr. Aioun, Fractional Order Design of a Digital Controller for a High-Speed Electromagnetic Actuator, 7th International Conference on Control, Mechatronics and Automation (ICCMA), **2019**, 44-48, IEEE

3. Z. Dimitrova, J. Hassler, P. Dessante, M. Petit, Design of electric vehicles grid related energy systems for optimal mobility service. Efficiency Cost and Optimization of Energy systems conference, ECOS 2019, Wroclaw, Poland

4. Z. Dimitrova B. Guzowski, Z. Dimitrova, A. Noury, D. Batory, G Mitukiewicz, An energy balance evaluation in lithium-ion battery modules under high temperature operation. Efficiency Cost and Optimization of Energy systems conference, ECOS **2019**, Wroclaw, Poland

5. J. Hassler, Z. Dimitrova, M. Petit, P. Dessante, Coordination interest in electric vehicles long distance trips. EVS 32 International Battery, Hybrid and Fuel Cell Electric Vehicle Symposium, **2019**, Lyon France

6. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Optimal designs for efficient mobility service for hybrid electric vehicles. ECOS – efficiency, cost, optimization of the energy systems, conference, **2018** Guemaraes, Portugal

7. J. Hassler, Z. Dimitrova, M. Petit, P. Dessante, Service for optimization of charging stations selection for electric vehicles users during long distances drives. ECOS – efficiency, cost, optimization of the energy systems, conference, **2019**, Wroclaw, Poland

8. Z. Dimitrova, Electro mobility and fast charging, environomic design for efficient mobility service. Revue MATEC Web of Conferences (2018), Bultrans **2018**, Sozopol, Bulgaria

9. Z. Dimitrova, A. L. Alarcon Oliveira, Automated driving and charging of electric vehicles. Revue MATEC Web of Conferences (2018) Bultrans **2018**, Sozopol, Bulgaria

10. Z. Dimitrova, Predictive and holistic energy distribution for hybrid electric vehicles. Revue MATEC Web of Conferences (**2017**), Volume133, Pages 02002, Bultrans 2017, Sozopol, Bulgaria
11. Z. Dimitrova, Vehicle propulsion systems design methods. Revue MATEC Web of Conferences (2017), Volume 133, Pages, 02001, Bultrans 2017, Sozopol, Bulgaria

12. Z. Dimitrova, Energy integration on a gasoline engine for a vehicular application. ECOS – efficiency, cost, optimization of the energy systems, conference, 2017 San Diego, USA

13. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Environomic design of hybrid electric vehicles. ECOS – efficiency, cost, optimization of the energy systems, conference, 2016 Portoroz, Slovenia,

14. Z. Dimitrova, F. Maréchal, Efficiency improvement for vehicle powertrains using energy integration techniques. ECOS – efficiency, cost, optimization of the energy systems, conference, 2015, Pau, France

15. Z. Dimitrova, F. Maréchal Environomic design of a vehicle integrated energy system – application on an electric vehicle. ECOS – efficiency, cost, optimization of the energy systems, conference, 2014, Turku, Finland

### 2.2.2 Autres produits présentés dans des colloques / congrès et des séminaires de recherche : 3 posters

Trois posters présentés aux journées de doctorants, organisées deux fois par an chez PSA Groupe et un poster présenté à un colloque international.

1. Study and design of an Electric mobility high level service for long distance trips, Jean Hassler, **Zlatina Dimitrova**, Marc Petit Philippe Dessante, PSA Posters Days, Vélizy, 18/12/2018

2. Coordination interest in electric vehicles long distance trips, Jean Hassler, **Zlatina Dimitrova**, Marc Petit Philippe Dessante, PSA Posters Days, Vélizy, 29/06/2019

3. Coordination interest in electric vehicles long distance trips, Jean Hassler, **Zlatina Dimitrova**, Marc Petit Philippe Dessante, EVS 32 International Conference, Lyon, 19/05/2020 - 22/05/2020

Les journées des posters sont visitées par les collaborateurs et les membres du Directoire du Groupe PSA. Le poster est le support pour les communications scientifiques.

Nous expliquons l'objectif de notre recherche, la manière dont elle s'intègre sur les axes stratégiques du Groupe PSA et les résultats obtenus.

## 2.3 Brevets, licences et déclarations d'invention : 41 brevets

1. (2019P01560 FR - N° de dépôt de la demande: 2000305 du **2020-Jan-14**) Heatsinks with holes and busbar for cooling and conductivity of a battery pack, **DIMITROVA ZLATINA**, ROMAN GODZUR, BARTOLOMEJ GUZOWSKI, Dariusz BOGDANSKI, ANTONIN VINATIER

2. (2019P01270 FR - N° de dépôt de la demande: 2000279 du **2020-Jan-14**) Architecture programme du robot chargeur, GIRIN ALEX, **DIMITROVA ZLATINA**

3. (2019P01074 FR - N° de dépôt de la demande: 1909809 du **2019-Sep-06**) Heatsinks as busbar for cooling of a battery pack, **DIMITROVA ZLATINA**, ROMAN GODZUR, BARTOLOMEJ GUZOWSKI, Dariusz BOGDANSKI, ANTONIN VINATIER

4. (2019P00931 FR - N° de dépôt de la demande: 1907633 du **2019-Jul-08**), Module d'appel eCALL intégré (à l'antenne radio) et à alimentation autonome (capteur solaire) déclenchant appel des secours, après choc GAIN PRF, Applicable tous Projets, MARC PERU, PATRICIA LEMBERT, RICHARD ZEITOUNI, **DIMITROVA ZLATINA**

5. (2019P00975 FR - N° de dépôt de la demande: 1907485 du **2019-Jul-04**) Prédisposer une position de sécurité d'un conducteur dans un véhicule autonome suite à un danger détecté, MARC PERU, PATRICIA LEMBERT, **DIMITROVA ZLATINA**
6. (2019P00798 FR - N° de dépôt de la demande: 1906409 du **2019-Jun-14**) Procédé de détermination de stations de recharge d'un véhicule électrique sur son parcours, JEAN HASSLER, Marc PETIT, Philippe Dessante, **DIMITROVA ZLATINA**

7. (2019P00797 FR - N° de dépôt de la demande: 1906408 du **2019-Jun-14**) Combinaisons de réservations possibles sur stations de recharge électriques, JEAN HASSLER, Marc PETIT, Philippe Dessante, **DIMITROVA ZLATINA**

8. (2019P00621 FR - N° de dépôt de la demande: 1905528 du **2019-May-24**) Procédé de communication pour la gestion de la recharge des véhicules électriques sur autoroute pour effectuer des trajets de longue distance en véhicules électriques, **DIMITROVA ZLATINA**, JEAN HASSLER, Marc PETIT, Philippe Dessante, Zahra SEKKAT, Soufiane Achmaoui

9. (2019P00065 FR - N° de dépôt de la demande: 1904468 du **2019-Apr-26**) Procédé d'un service de gestion de la recharge des véhicules électriques sur autoroute pour effectuer des trajets de longue distance en véhicules électriques, **DIMITROVA ZLATINA**, JEAN HASSER, PRINCE LADIMIR

10. (2018P01170 FR - N° de dépôt de la demande: 1871811 du **2018-Nov-26**), Procédés et programme principal du robot chargeur. Recharge par induction des batteries des véhicules électriques et hybrides par robot. **DIMITROVA ZLATINA**, ANNA LUARA ALARCON OLIVEIRA

11. (2018P01548 FR - N° de dépôt de la demande: 1859282 du **2018-Oct-08**) Service de recharge par robot chargeur pour des clients particuliers, **DIMITROVA ZLATINA**, ANNA LUARA ALARCON OLIVEIRA

12. (2018P01128 FR - N° de dépôt de la demande: 1858962 du **2018-Sep-28**) Système de communication du robot chargeur pour la recharge par induction des batteries des véhicules électriques et hybrides par robot. **DIMITROVA ZLATINA**, ANNA LUARA ALARCON OLIVEIRA

13. (2018P01127 FR - N° de dépôt de la demande: 1858937 du **2018-Sep-28**) Service de recharge par robot chargeur pour des clients particuliers ou des opérateurs de parkings. Recharge par induction des batteries des véhicules électriques et hybrides par robot, **DIMITROVA ZLATINA**, ANNA LUARA ALARCON OLIVEIRA

14. (FR3084025), Boitier mobile autonome a éclairage de son environnement, pour recharger par induction une batterie de véhicule, **DIMITROVA ZLATINA**, SIN YONG WOOK

15. (FR3052184) SYSTEM FOR ACTUATION OF A VALVE OF AN INTERNAL COMBUSTION ENGINE, **DIMITROVA ZLATINA**, AIOUN FRANCOIS, ONFRAY FREDERIC

16. (FR3077844) METHOD FOR CONTROL OF AN ELECTROMAGNETIC ACTUATOR OF THE THERMAL ENGINE VALVE, AIOUN FRANCOIS, **DIMITROVA ZLATINA**, MASSINISSA TARI, LANUSSE PATRICK

17. (WO201973133) Recharge by induction of electrical vehicles by means of a robot, **DIMITROVA ZLATINA**, FROEDE GONCALVES RAFAEL, GONCALVES WHILK MARCELINO

18. (FR3070329) ASSISTANCE METHOD FOR THE INDUCTIVE CHARGING OF A BATTERY OF A VEHICLE PARKED ON A LOCATION, **DIMITROVA ZLATINA**, FROEDE GONCALVES RAFAEL

19. (FR3069813) AUTONOMOUS MOVING BODY HOUSING FOR SUPPLY CABLE BY ITS ROTATIONS, FOR RECHARGING A BATTERY OF A VEHICLE INDUCTION, **DIMITROVA ZLATINA**, FROEDE GONCALVES RAFAEL, PRINCE LADIMIR

20. (FR3068728) METHOD FOR ELECTRONIC CONTROL OF ACTUATORS OF VALVES OF A COMBUSTION ENGINE, **DIMITROVA ZLATINA**, FROEDE GONCALVES RAFAEL

21. (FR3068960) DEVICE FOR MONITORING THE VOLTAGE OF A POWER SUPPLY LINK OF A MOVABLE AUTONOMOUS BOX, FOR AN AUTOMATIC WINDER,
BONVALOT PATRICK, **DIMITROVA ZLATINA**, RASCOL JULIAN, BOUCHE THOMAS, JUTEAU MATTHIEU, MONNIER CLEMENT, NIKOLAYENKOV ANDREW

22. (FR3066052) DEVICE FOR RECHARGING BY INDUCTION OF BATTERY (S) OF A VEHICLE, HAS MULTIPLE POWER OUTLETS FOR A MOVABLE BOX, **DIMITROVA ZLATINA**, FROEDE GONCALVES RAFAEL, GONCALVES WHILK MARCELINO

23. (FR3062607) MOBILE DEVICE BATTERY RECHARGING BY INDUCTION OF A VEHICLE, FOR AUTONOMOUS MOVEMENTS, **DIMITROVA ZLATINA**, BONVALOT PATRICK

24. (FR3058750) CONTROL SYSTEM FOR OPENING AND CLOSING OF A DOOR OF A VEHICLE, IN A PARTICULAR MOTOR VEHICLE, **DIMITROVA ZLATINA**, MESARIC STEPHANE, FIGOLI DAVID

25. (FR3057813) ANTI-CAMBERING SYSTEM FOR VARIABLE STIFFNESS COMPRISING THE SERIES OF BARS WHICH MOVE APART BETWEEN THEM, **DIMITROVA ZLATINA**, KASZUBA STANISLAW, MACIKOWSKI KRZYSZTOF

26. (FR3055389) ASSEMBLY COMPRISING AN ELECTROMAGNETIC ACTUATOR AND AN ELEMENT TO ACTUATE, DUFOUR FREDERIC, **DIMITROVA ZLATINA**

27. (FR3055364) APPARATUS FOR THE RECOVERY OF THERMAL ENERGY OF AN ENGINE OF A MOTOR VEHICLE, **DIMITROVA ZLATINA**

28. (FR3051569) METHOD AND SYSTEM FOR CONTROL OF AN ELECTROMAGNETIC ACTUATOR OF VALVE OF AN ENGINE HAS DOCKING LAW OPTIMISED, AIOUN FRANCOIS, **DIMITROVA ZLATINA**

29. (FR3051567) METHOD AND SYSTEM FOR CONTROL OF AN ELECTROMAGNETIC ACTUATOR OF VALVE OF AN INTERNAL COMBUSTION ENGINE OPTIMIZING THE ENERGY CONSUMPTION, AIOUN FRANCOIS, **DIMITROVA ZLATINA**

30. (WO2017198923) Method and system for controlling an electromagnetic valve actuator of a combustion engine AIOUN FRANCOIS, **DIMITROVA ZLATINA**, FADIGA LAMINE, LANUSSE PATRICK, MOREAU XAVIER

31. (FR3047513) ELECTROMAGNETIC ACTUATOR FOR VALVE OF INTERNAL COMBUSTION ENGINE, **DIMITROVA ZLATINA**, ROY FRANCIS

32. (FR3046629) METHODS AND SYSTEMS OF ELECTRICAL CURRENT SUPPLY IN A MOTOR VEHICLE, **DIMITROVA ZLATINA**, PORTO MENDES LUIZ GUSTAVO, PRINCE LADIMIR

33. (FR3040431) COOLING SYSTEM OF AN ELECTROMAGNETIC ACTUATOR FOR A VALVE OF AN INTERNAL COMBUSTION ENGINE, **DIMITROVA ZLATINA**, PORTO MENDES LUIZ GUSTAVO, KOSSOWSKI ZBIGNIEW

34. (EP3135872) Method for mounting a valve electromagnetic actuator and a cooling oil circuit **DIMITROVA ZLATINA**, PORTO MENDES LUIZ GUSTAVO, RADZIMINSKI BARTEK, KOSSOWSKI ZBIGNIEW

35. (WO2017/032930) Electrical connector for electromagnetic valve actuator, **DIMITROVA ZLATINA**, PORTO MENDES LUIZ GUSTAVO, KOSSOWSKI ZBIGNIEW

36. (WO2016/071597) System for electromagnetic actuation of valves for an internal combustion engine, PORTO MENDES LUIZ GUSTAVO, **DIMITROVA ZLATINA**

37. (WO2016/066912) System for electromagnetic actuation of a valve of an internal combustion engine, **DIMITROVA ZLATINA**, PORTO MENDES LUIZ GUSTAVO

38. (FR3026777) Electromagnetic actuator as cooling for an internal combustion engine valve, **DIMITROVA ZLATINA**, PORTO MENDES LUIZ GUSTAVO, KOSSOWSKI ZBIGNIEW

39. (WO2016051041) Electromagnetic actuator for a valve of an internal combustion engine, **DIMITROVA ZLATINA**, PORTO MENDES LUIZ GUSTAVO, KOSSOWSKI ZBIGNIEW

40. (WO201651040) Electromagnetic actuator comprising three coils, **DIMITROVA ZLATINA**, PORTO MENDES LUIZ GUSTAVO, KOSSOWSKI ZBIGNIEW
41. (FR3007155) PROCESS OF ORDERING OF POSITION OF A MOBILE BODY BY MEANS OF A BODY OF DEFORMABLE OPERATION, RUIZ TONY, GOHLKE MARC, SZMYTKA FABIEN, DIMITROVA ZLATINA

## 2.4 Rapports d'expertises techniques, produits des instances de normalisation : supérieur à 10

Rédaction de rapports d'expertise pour le Groupe PSA, pour les multiples instances de l'entreprise, dans le cadre de ma mission en tant que chercheur à la Direction Scientifique du Groupe.

Je suis la représentante pour la filière de l'expertise du Groupe PSA dans le domaine du stockage et la conversion de l'énergie et de la robotisation des services énergétiques.

## 2.5 Produits des activités didactiques

### 2.5.1 E-learning, moocs, cours multimedia, etc.: 1 conference grand public diffusée on-line

1 conférence grand public réalisée au CNAM de Paris en Juin 2017.

C'était le 18ème cycle des conférences CNAM/ SIA intitulé : « Utilisation rationnelle des énergies et l'environnement »

## 2.6 Ouvrages

### 2.6.1 Monographies et ouvrages scientifiques, éditions critiques, traductions : 2 traductions, 1 monographie (en cours)

Traductions réalisées:

1. Lecture of Technology Transfer and Technology Foresight - translation from English to Bulgarian language

2. Lecture Energy storage and conversion and product life cycle management – translation from English to Bulgarian Language

Dans le cadre de l'enseignement dans les programmes de master de l'Académie Militaire Nationale Rakovski de Sofia, Bulgarie, **un projet d'édition de monographie est en cours**. La publication est attendue pour la fin de l'année 2020. La monographie contient les méthodes théoriques et les revues des systèmes énergétiques diverses, enseignées pendant les cours et s'appuie sur les articles scientifiques écrits par les élèves pour leur examen dans mes deux matières enseignées. Les articles sont intégrés comme des cas pratiques développés sur la base des méthodes théoriques enseignées dans les cours, mentionnés ci-dessus (point 1 et 2).

### 2.6.2 Thèses publiées / éditées: 1

1. Z. Dimitrova, Environomic design of vehicles integrated energy systems, PhD thesis, Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne, 2015, Lausanne, Suisse.
# 3. Activités de recherche et indices de reconnaissance

## 3.1 Activités de recherche

Le fil conducteur des recherches présentées dans ce dossier est l'amélioration de l'efficacité des systèmes énergétiques des véhicules et la réduction de leurs émissions, au travers de solutions compétitives et rentables de technologies de stockage et de conversion d'énergie. Les activités de recherche sont présentées dans trois domaines principaux :

* Efficacité énergétique, stockage et conversion à bord des véhicules

* Extension des systèmes énergétiques des véhicules, les véhicules en tant que systèmes liés au réseau électrique

* Systèmes de stockage et de conversion d'énergie pour les différents vecteurs énergétiques; véhicules électriques à pile à combustible, hydrogène et leur écosystème

La majeure partie de mon travail de recherche est conduite au sein de la direction de la Recherche et Innovation de PSA, où j'ai passé 12 de mes 14 années d'expérience professionnelle depuis 2006. J'ai commencé ma carrière en tant que jeune embauchée au sein du département « Moteurs » comme ingénieur combustion. De 2010 à 2012, j'ai été employée au département de développement de véhicules de PSA et engagée dans le développement et l'industrialisation de véhicules commerciaux. Il s'agissait pour moi d'un projet industriel de grande envergure, où j'ai expérimenté la gestion de projet: ressources, budget, planification, ingénierie et gestion de la qualité, contraintes industrielles et délais de commercialisation. J'ai géré le budget R&D et les investissements industriels de l'usine de production.

Par la suite, en 2012, j'ai réintégrée le Département Recherche et Innovation et j'ai été nommée dans le domaine de recherche des systèmes de propulsion des véhicules. J'ai commencé ma thèse de doctorat à l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Suisse en 2012 au Laboratoire des Systèmes d'Energie Industrielle et Ingénierie des Procédés (IPESE). La durée de mon doctorat la thèse était de 3 ans et 3 mois. J'étais affiliée à l'école doctorale de l'Energie de l'EPFL où j'ai suivi et validé 12 crédits ECTS. Ma thèse était basée sur des techniques de simulation et d'optimisation pour rechercher des meilleures configurations de chaines de traction pour les véhicules. En 2016, j'ai été nommé Chef de Projet en recherche et innovation et jusqu'à aujourd'hui, j'ai la responsabilité de conduire, de diriger et d'administrer des projets de recherche liés au domaine de l'énergie et des systèmes de propulsion des véhicules.

### 3.1.1 Efficacité énergétique, stockage et conversion à bord des véhicules

La modélisation et l'optimisation des différents systèmes énergétiques (principalement la propulsion, mais aussi les systèmes de confort thermique (chauffage / refroidissement)) ont été l'objet de mes recherches de 2006 à 2015. Principalement les systèmes énergétiques des systèmes de propulsion des véhicules ont été considérés.
Un autre aspect du système énergétique est la récupération de la chaleur perdue et la satisfaction du service de confort thermique du véhicule (chauffage et refroidissement de l'habitacle). Des cycles de récupération de la chaleur ont été étudiés et les configurations optimales des systèmes énergétiques définies. Ces travaux ont fait objet à des publications et sont inclus dans le chapitre 3 du manuscrit.

La récupération de la chaleur dans les véhicules hybrides électriques est également étudiée pour différentes configurations. La récupération de l'énergie thermique des moteurs à combustion interne par des cycles thermodynamiques externes (cycle de Rankine à fluide organique) et l'hybridation électrique des chaines de traction qui présente une source de récupération d'énergie cinétique est brevetée et les résultats sont présentés en dans le chapitre 3 du manuscrit. Il apparaît que différentes configurations de groupes motopropulseurs sont en concurrence pour un service de mobilité optimal en fonction des critères environnementaux sélectionnés.

La conversion d'énergie est traitée dans la période 2013-2018 où, je me suis occupée d'un projet de recherche « Actionneur électromagnétique » pour un moteur Camless. Cette technologie permet l'augmentation de l'efficacité des moteurs, grâce à un système de distribution variable. La première contribution scientifique significative est l'étude et la réalisation d'un actionneur électromagnétique et son contrôle/commande innovant pour un moteur Camless.

L'application a été faite sur un moteur 3 cylindres essence. Le projet a été mené jusqu'à une maturité technologique TRL4. J'ai eu le rôle de chef de projet en tant que responsable technique et scientifique de l'innovation.

La synthèse des bénéfices de la nouvelle technologie d'actionneur électromagnétique est présentée ci-dessous :

* Attractivité: Gain en compacité - 100 mm en hauteur culasse

* Impact favorable sur le bloc avant du véhicule

* Impact favorable sur le style de la silhouette du véhicule

* Gain en émissions de CO₂ – 3-5 % sur cycle d'homologation WLTP

* Originalité: « Carpet bombing » + de 10 brevets autour de la technologie

* Modularité:

* Modules transversaux applicables aux moteurs à essence, à diesel et aux chaines de traction hybridées (électrifiées)

Les activités scientifiques les plus marquantes sont :

* L'étude théorique de l'électromagnétisme, suivie de la conception, la réalisation et de la validation et l'évaluation économique d'un moteur Full Camless.

* L'étude théorique de la mécatronique, suivie par la mise en place d'un banc d'essais pour la mise au point du contrôle/commande de l'actionneur électromagnétique.

En 2018, j'ai également débuté les recherches sur les bilans énergétiques des batteries haute tension, utilisées dans les véhicules électriques. La recharge à forte puissance provoque de l'échauffement de batteries Li-Ion et il est nécessaire de gérer la dissipation de chaleur. Les techniques passives de dissipation thermique sont étudiées et les connexions des batteries à travers le pack sont utilisées avec une double fonction: conduction électrique et dissipation thermique. La recherche a conçu des connecteurs de chaleur et d'électricité, appelés « busbars ». Ces connecteurs ont été brevetés. Des analyses de sensibilité sur les matériaux des barres omnibus sont effectuées, en utilisant du cuivre et de l'aluminium. Ce travail de recherche est basé sur des expériences. Cette recherche est toujours active en 2020.
### 3.1.2 Extension des systèmes énergétiques des véhicules, les véhicules en tant que systèmes liés au réseau électrique

La recharge électrique des véhicules et leur connexion au réseau énergétique est devenue une question importante. La définition du système énergétique est étendue et comprend le stockage et la conversion d'énergie des véhicules et leur connexion au réseau électrique. Le système énergétique étendu est modélisé par les flux de véhicules sur l'autoroute et une optimisation est réalisée pour définir la capacité optimale de stockage d'énergie des batteries des véhicules et le nombre optimal de recharges sur les trajets (Thèse J. Hassler 2017-2020). Le temps de recharge et les taux d'occupation, la localisation des chargeurs sont également évalués. L'optimalité est recherchée pour de longs trajets (>500 km), en mode tout électrique.

La stratégie de coordination entre les véhicules et l'infrastructure de recharge via la communication entre les véhicules (V2V) ou entre les véhicules et l'infrastructure (V2X) est également étudiée et brevetée. Cette stratégie a été présentée dans les articles scientifiques et fait également partie du chapitre 4 du rapport HDR. La principale contribution est le travail de mon doctorant Jean Hassler. Ces travaux ont donné des résultats prometteurs et se poursuivront en tant que nouvelle thèse de doctorat (CIFRE) pour la période 2020-2023.

La deuxième contribution scientifique significative est l'étude et la réalisation d'un prototype de robot-chargeur. Ce robot chargeur a été développé et présenté dans le cadre d'un projet d'innovation au sein de la Direction de la Recherche et de l'Innovation de PSA. Ce projet a démarré en 2017 et continue toujours aujourd'hui. Mon rôle est d'être chef de projet. Cela inclut la supervision et la contribution scientifique et technique.

La technologie est dédiée aux recharges de faible puissance (3,6 – 22 kW). Le concept est présenté dans le brevet (FR3062607) et consiste à proposer une recharge robotisée des véhicules. Pour les véhicules électrifiés, l'opération de recharge des batteries devient une opération quotidienne. Le but du robot est de rendre l'opération de recharge autonome pour les clients et de déléguer l'opération à un robot mobile. Le robot mobile est équipé d'une plaque inductive primaire. Le véhicule est équipé d'une plaque inductive secondaire. Le robot localise la plaque secondaire sous le véhicule, se positionne de manière très précise sous la plaque. Le transfert inductif de puissance s'opère au contact des deux plaques (primaire - située sur le robot, et secondaire - située sur le véhicule). Un module d'élévation permet à la plaque inductive primaire d'entrer en contact avec la plaque secondaire et le processus de charge commence.

La technologie « Robot chargeur » représente un intérêt majeur. Elle propose des services de mobilité aux opérateurs professionnels (parkings, flottes). Elle peut être également déployée chez les particuliers pour un usage domestique. Cette recherche technologique a conduit à 12 dépôts de brevets à ce stade.

La recherche est intéressante par la proposition de services énergétiques intégrés entre la mobilité et l'habitat. Le principal avantage de ce système en mode dual (mobilité/ habitat) à énergie intégrée est la réduction des émissions à effet de serre, à grande échelle.

### 3.1.3 Systèmes de stockage et de conversion d'énergie pour les différents vecteurs énergétiques; véhicules électriques à pile à combustible, hydrogène et leur écosystème

L'hydrogène est considéré comme une énergie propre, mais plusieurs questions liées à sa production son stockage et sa distribution à grande échelle demeurent. L'état de l'art actuel d'un véhicule à pile à combustible est l'utilisation d'hydrogène gazeux sous pression à 700 bar, stocké au bord du véhicule et converti par une pile à combustible à membrane (PEM). Le stockage et la distribution sous 700 bar de pression de l'hydrogène présentent des problèmes techniques, économiques et environnementaux. L'idée de la recherche dans ce domaine est de proposer un concept de stockage de l'énergie sous
forme de bioéthanol et de convertir le bioéthanol en hydrogène à bord du véhicule par une pile à combustible à oxyde solide (SOFC).

En 2017 et 2018, la production d'hydrogène issue du reformage à la vapeur de bioéthanol et sa conversion en électricité pour un concept de véhicule à pile à combustible SOFC a été étudiée avec le Laboratoire de génie chimique de l'Université de Technologie de Lodz (Pologne). Une étude du bilan énergétique de la conversion du bioéthanol en électricité a été effectuée. La sélection du catalyseur pour une conversion optimale du bio-éthanol en hydrogène, dans des conditions de fonctionnement optimales a également été étudiée. Ce travail de recherche est basé sur des expériences.

Ce projet de recherche propose l'utilisation d'un système SOFC alimenté par l'hydrogène produit par le reformage de carburant liquide à partir de ressources renouvelables telles que le bioéthanol. L'installation SOFC dispose d'un reformeur de carburant intégré. Ce type de pile à combustible peut utiliser une variété de carburants au lieu de l'hydrogène traditionnellement utilisé dans piles à combustible à membrane (PEM). Ainsi le véhicule peut être alimenté par éthanol ou d'autres combustibles liquides ce qui est très avantageux du point de vue de l'application de telles piles à combustible à bord des automobiles. La conversion totale du bio éthanol est essentielle du point de vue économique. Le catalyseur qui est utilisé pendant le processus a un rôle important pour atteindre une conversion de 100% car il augmente la vitesse de réaction de telle manière que le système tend vers l'équilibre thermodynamique.

L'objectif principal de cette recherche est de sélectionner le système catalytique le plus actif et sélectif pouvant être directement utilisé dans le microréacteur avant la pile à combustible SOFC. Le bioéthanol est l'un des meilleurs candidats comme stockeur liquide d'hydrogène pour les piles à combustible. L'éthanol et en particulier le bioéthanol est pratique pour le reformage dans le réacteur monté en avant de la pile à combustible et a l'avantage d'être un carburant renouvelable, produit à partir de la biomasse.

## 3.2 Activités d'évaluation

### 3.2.1 Responsabilités au sein d'instances d'évaluation : 43 jurys de soutenance

**Depuis 2018, membre de jury de deux thèses de doctorat:**

1. Bartek Radziminski, Design and tests of mechanical energy recovery system for hybrid electric vehicles, AML Laboratory, Politechnika Lodzka, Lodz (Poland), PSA Groupe Vélizy (France), 2013-2018.

2. Jaroslaw Jarowski, Design of the control and energy management strategies for a mechanical energy recovery system for hybrid electric vehicles, AML Laboratory, Politechnika Lodzka, Lodz (Poland), PSA Groupe Vélizy (France), 2013-2018.

Encadrement à 25%, les sujets de recherches sont donnés par PSA Groupe et l'encadrement académique s'est fait au laboratoire AML de l'Université Polytechnique de Lodz, en Pologne.

**Depuis 2011 :** Membre de 11 jurys d'évaluation de Master Thesis des étudiants qui sont en Projet de Master : 11 participations dans des jurys de Master Thesis

1. Ignas Detavernier, Development d'un nouveau véhicule pour le marché russe, Master Thesis, INSA Rennes, Dapartement of Mechanics and Automatics, Rennes (France), PSA Groupe Vélizy (France), 02/2012-07/2012, grade 14,5/20

2. Julien Marquant, Multi-objective design and optimization of vehicle energy systems, coupled with a life cycle analysis, Institute of Mechanical Engineering, EPFL, (Switzerland)/ PSA Groupe Vélizy (France), 02/2013-07/2013, grade 5/6
3. John Ingram, Energy integration study of hybrid vehicles energy systems, Institute of Mechanical Engineering, EPFL, (Switzerland)/ PSA Groupe Vélizy (France), 02/2014-07/2014, grade 5,5/6

4. Quoc Nhat Nam Pham, Environomic design of electric vehicles, coupled with a solid oxide fuel cell – gas turbine system as a range extender, Institute of Mechanical Engineering, EPFL, (Switzerland), 10/2014- 02/2015, grade 5/6

5. Charles-Thomas Stern, Design and optimization of vehicle energy systems, using an energy integration methodology for hybrid vehicles energy systems, 01/2015- 06/2015, Institute of Mechanical Engineering, EPFL, (Switzerland), 10/2014- 02/2015, grade 5/6

6. Eduard-Gabriel Turturica, Moteur Camless, le contrôle et la commande d'un actionneur électromagnétique, Departement of Mechanical Engineering, ENSAM Paris (France), PSA Vélizy (France), 02/2015 – 07/2015, grade 14/20

7. Hugo Raynal, Etude de conception et de contrôlabilité d'un actionneur pour distribution variable, UTC Compiègne (France), PSA Groupe Vélizy (France), 02/2016- 07/2016, grade 15/20.

8. Luiz Gustavo Porto Mendes, Evaluation et optimisation d'un système innovant de distribution pour les moteurs à combustion interne, Ecole Centrale de Lille (France) ; PSA Groupe Vélizy (France), 05/2014 – 11/2014, grade 15/20.

9. Rafael Froede Gonçalves, Etude électronique d'un actionneur électromagnétique pour un système de distribution variable, ENSMM Besançon (France), PSA Groupe Vélizy (France), 02/2017- 07/2017, grade 19/20.

10. Anna Luara Alarcon Oliveira, Etude d'un robot mobile pour la recharge des batteries pour les véhicules hybrides et électriques, ENSMM Besançon (France), PSA Groupe Vélizy (France), 02/2018- 07/2018, grade 18/20.

11. Alex Guérin : Etude du système de navigation d'un robot mobile pour la recharge des batteries pour les véhicules hybrides et électriques, ENSAM Lille, PSA Groupe Vélizy (France), 11/02/2019 au 08/08/2019, grade 16/20.

**Depuis 2012 :** Membre de 7 jurys d'évaluation de Projets de Semestre des étudiants qui ont été en Projet de Semestre : 7 participations dans des jurys d'évaluation de projet de Semestre

1. Julien Marquant, Study of the models for the multi-objective design and optimization of a vehicle energy systems, including alternative energy sources and sectors, Institute of Mechanical Engineering, EPFL, (Switzerland), 10/2012- 01/2013, grade 5/6.

2. Frédéric Tschirhart, Multi-objective design and optimization of a vehicle energy system, using a life cycle assessment methodology, Institute of Mechanical Engineering, EPFL, (Switzerland), 10/2013 – 01/2014, grade 5/6.

3. John Ingram, Energy integration study of a parallel hybrid electric vehicle, Institute of Mechanical Engineering, EPFL, (Switzerland), 10/2013 – 01/2014, grade 5, 5/6.

4. Quoc Nhat Nam Pham, Environomic design of vehicle integrated energy systems, LCA modelling, Institute of Mechanical Engineering, EPFL, (Switzerland), 10/2013 – 01/2014, grade 5, 5/6.

5. Pierre Lourdais, Performance and economic optimization of an Organic Rankine Cycle for hybrid vehicles, Institute of Mechanical Engineering, EPFL, (Switzerland), 10/2014 – 01/2015, grade 5, 5/6.

6. Charles-Thomas Stern, Energy integration and heat exchange network for vehicle energy system, Institute of Mechanical Engineering, EPFL, (Switzerland), 10/2014 – 01/2015, grade 5, 5/6.

7. Zeyu Huang, Modelling of Solid Oxide Fuel Cell – gas turbine system as a range extender for electric vehicles, Institute of Mechanical Engineering, EPFL, (Switzerland), 10/2014 – 10/2014, grade 5, 5/6.

**Depuis 2016 :** évaluation de projet de Semestre de groupes d'étudiants: 4 jurys de projets de groupe
PSA collabore avec des écoles d'ingénieurs en France. Le but de la collaboration est de proposer des sujets industriels qui sont travaillés par des groupes d'étudiants. Il y a un défi qui promeut les meilleurs projets livrés par les étudiants. Je suis responsable du challenge avec l'Ecole d'Ingénieurs ICAM Toulouse en France. La durée du projet est d'un semestre. Je suis responsable de la direction académique et industrielle des étudiants. Les 15 étudiants travaillent dans 3 groupes pendant 250 heures. Mes étudiants ont reçu le prix des meilleurs projets en 2017 et 2018.

1. Mechanical design of a robot for charging the batteries of the vehicles, 15 students, 250 hours of work, ICAM Toulouse (France), fall semester 2016

2. Suspended system for charging for private usage, 15 students, 250 hours of work, ICAM Toulouse (France), fall semester 2017

3. Conception des interfaces de recharge pour entre les véhicules et les systèmes de recharge, 15 students, 250 hours of work, ICAM Toulouse (France), fall semester 2018

4. Conception des mécanismes mobile de recharge par induction des véhicules particuliers, 15 students, 250 hours of work, ICAM Toulouse (France), fall semester 2018

**Evaluation des projets de Semestres des étudiants** à qui j'ai enseigné les 60 heures de cours à l'académie militaire nationale « Rakovski » de la Bulgarie : **Evaluation principale de 20 étudiants.**
Les devoirs ont consisté à écrire un article scientifique par étudiant. Les étudiants ont appliqué les méthodes théoriques enseignés dans les cours.

Les étudiants se présentent devant un jury académique, pour présenter et défendre leur articles scientifiques, composé de deux professeurs externes à ma discipline de cours. Je participe à ce jury.

### 3.2.2 Évaluation d'articles et d'ouvrages scientifiques : 51 évaluations d'articles pour la période 2015-2020

**Depuis 2015** - Reviewer pour la conference international ECOS (Efficiency, Cost, Optimization of Energy Systems), 2015 – 2020

La conférence ECOS a lieu tous les ans, en 2020 c'est sa 34ème édition, je suis membre du comité de relectures depuis 2016 et je participe en tant que présentateur tous les ans, depuis 2014.

**Depuis 2016** - Reviewer pour la conférence international BulTrans (International Conference of Aeronautics, Automotive and Railways Transportation and Technologies).

### 3.2.3 Activités d'évaluation d'articles pour des journaux scientifiques internationaux :

**Depuis 2015** - Reviewer pour les journaux scientifiques internationaux (Editions Elsevier et Springer) et des journaux « Open Source »: **51 évaluations d'articles pour la période 2015-2020**

* International Journal of Energy (Edition Elsevier): **33 évaluations** d'articles

* Applied Energy (Edition Elsevier): 4 évaluations d'articles

* Energy and Buildings (Edition Elsevier): 2 évaluations d'articles

* Transportation research part D (Edition Elsevier): Transport and Environment: 2 évaluations d'articles

* Energy Conversion and management journal (Edition Elsevier): 3 évaluations d'articles
* Environment, Development and Sustainability (Edition Springer): 1 évaluation d'articles
* Journal of the Brazilian Society of Mechanical Sciences and Engineering (Edition Springer): 2 évaluations d'articles

* IEEE: 4 évaluations d'articles
### 3.2.4 Évaluation de laboratoires (Open Labs) : 2

Evaluation des activités des **Open Labs** (les laboratoires partenaires privilégiés entre PSA et les Universités de France et à l'étranger). Un Open Lab a un contrat de 3 ans renouvelable. Le budget est pluriannuel. Les conditions de recherche, de publication et de propriété intellectuelle sont précisées dans le contrat.

En tant que membre des Open Lab et responsable de projets de recherche PSA, menés dans les Open Lab, je participe dans l'évaluation de deux laboratoires :

1. Applied Mechanics Laboratory - entre PSA et Lodz Technical University, Lodz, Pologne

2. Open Lab Mechatronics entre PSA et UNP de BORDEAUX (IMS de Bordeaux)

### 3.2.5 Évaluation de projets de recherche : 3

Je participe à l'évaluation des projets de recherche proposés pour les Open Labs de PSA

1. Applied Mechanics Laboratory – Lodz Technical University, Lodz, Poland

2. Open Lab Mechatronics entre PSA et UNP de BORDEAUX (IMS de Bordeaux)

3. Laboratoire Geeps, à CentralSupelec, Paris Saclay

Je suis membre à la commission d'évaluation des propositions des thèses CIFRE, proposées par PSA. C'est une instance qui se réunit tous les ans pour valider le caractère scientifique et innovant des sujets de recherche, proposés par toutes les directions du Groupe PSA. Mon rôle est d'être examinateur et rapporteur au sein de cette instance. Tous les ans, PSA propose environs 30 sujets de thèses CIFRE. Les doctorants travaillent sur des sujets de recherche qui sont conformes aux axes stratégiques du Groupe PSA.

## 3.3 Organisation de colloques / congrès : 1

En 2018: **10/10/2018** : Organisateur d'une journée thématique chez PSA pour la visite d'une délégation de l'académie militaire nationale de Bulgarie « Rakovski ». La délégation a été composée de 4 membres : le commandant le Général Majeur Grudi Angelov et 3 professeurs (Prof. DSc Colonel Dimitar Nedialkov, Prof. Associé Colonel Miroslav Dimitrov et Prof. Associé Vikenti Spassov. La journée portait sur la thématique National power : diachronic approach to concept definition.

## 3.4 Direction des projets de recherche

Dans les cadres des Open Labs, **depuis 2015**, j'ai accueilli sur mes activités de recherches 8 post-doctorants. Ils ont été engagés sur le projet de l'actionneur électromagnétique, sur les activités de recherche de catalyseur pour la production d'hydrogène par le vapo- reformage de bioéthanol et sur les activités d'intelligence économique pour identification de la structuration de l'écosystème de la recharge électrique pour les véhicules électriques et hybrides. Une étude est en cours pour l'écosystème de l'hydrogène.

1. Lamine Fadiga, Inversed design method for the control model of an active electromagnetic actuator, IMS Laboratory, University of Bordeaux (France), PSA Groupe Vélizy (France), 2015-2016.

Bugdet: 85 k€, durée 1 an, 1 brevet:

* (WO2017198923) Method and system for controlling an electromagnetic valve actuator of a combustion engine AIOUN FRANCOIS, DIMITROVA ZLATINA, FADIGA LAMINE, LANUSSE PATRICK

2. Florian Monsallier, Design and operation of an experimental set up for the control model validation of an innovative electromagnetic actuator, IMS Laboratory, University of Bordeaux
(France), PSA Groupe Vélizy (France), 2017.

Budget: 45 k€, durée 6 mois.

3. Tari Massinissa, Robust control law and correlation of the control model with experimental data for an innovative active electromagnetic actuator, IMS Laboratory, University of Bordeaux (France), PSA Groupe Vélizy (France), 03/2017-04/2018.
Budget **85 k€**, durée 1 an, **2 publications scientifiques**:

* Z. Dimitrova, M. Tari, P. Lanusse, F. Aioun, X. Moreau, Robust control for an electromagnetic actuator for a camless engine, International Journal of Mechatronics 57, 2019 109-128.

* Z. Dimitrova, M. Tari, P. Lanusse, F. Aioun, X. Moreau, Development and Control of a Camless Engine Valvetrain, IFAC-PapersOnLine, 52 2019 399-404.

4. Pawel Mierczynski, Tomasz Maniecki, Catalyst selection for ethanol reforming for Alkaline and Solid Oxide Fuel Cells, Chemistry Department, Politechnika Lodzka, Lodz (Poland), PSA Groupe Vélizy (France), 2017.

Budget: 20 k€ (en Pologne), durée 1 an, Rapports internes, une publication est en cours de rédaction

5. Stephane Miollan, Economic Intelligence study for the recharging systems for electrified vehicles, patents portfolio, GRETHA Laboratory, University of Bordeaux (France), 2018
Budget: 40 k€ (dans le cadre de l'Open Lab PSA - GRETHA), durée 1 an, Rapports internes

6. Sonia Siah, Economic Intelligence for the ecosystem of recharging systems for electrified vehicles, financial transactions portfolio, GRETHA Laboratory, University of Bordeaux, PSA Groupe Vélizy (France), 2018.

40 k€ (dans le cadre de l'Open Lab PSA - GRETHA), durée 1 an, Rapports internes, Rapports internes

7. Gzegorz Mitukiewicz, Applied Mechanics Laboratory, Lodz University of Technology, Lodz, Poland. Budget 20 k€, durée 1 an, **1 publication scientifique**:

* G. Mitukiewicz, M. Glogowski, J. Stelmach, J. Leyko, Z. Dimitrova, D. Batory, Strengthening of cruciform sample arms for large strains during biaxial stretching, Materials Today Communications 21 2019 100692

8. Roman Gudzur, Busbars for high voltage batteries, Electrical engineering laboratory, Lodz University of Technology, Lodz, Poland.

Budget 20 k€, durée : 1 an, **2 publications scientifiques et 2 brevets**:

* Z. Dimitrova B. Guzowski, Z. Dimitrova, A. Noury, D. Batory, G Mitukiewicz, An energy balance evaluation in lithium-ion battery modules under high temperature operation. Efficiency Cost and Optimization of Energy systems conference, ECOS 2019, Wroclaw, Poland

* R. Gozdur, B. Guzowski, Z. Dimitrova, A. Noury, D. Batory, G Mitukiewicz, An energy balance evaluation in lithium-ion battery modules under high temperature operation, Energy conversion and management journal, 2020.

* (2019P01560 FR - N° de dépôt de la demande: 2000305 du 2020-Jan-14) Heatsinks with holes and busbar for cooling and conductivity of a battery pack, DIMITROVA ZLATINA, ROMAN GODZUR, BARTOLOMEJ GUZOWSKI, Dariusz BOGDANSKI, ANTONIN VINATIER

* (2019P01074 FR - N° de dépôt de la demande: 1909809 du 2019-Sep-06) Heatsinks as busbar for cooling of a battery pack, DIMITROVA ZLATINA, ROMAN GODZUR, BARTOLOMEJ GUZOWSKI, Dariusz BOGDANSKI, ANTONIN VINATIER
## 3.5 Interactions avec les acteurs socio-économiques :

Mon employeur est une entreprise industrielle qui est l'un des acteurs majeurs de l'industrie automobile. Je suis ingénieur docteur de formation et chercheur pour cette entreprise. Je gère des projets de recherche scientifique et d'innovation technologique pour le domaine « **Energy and vehicle's powertrains**». Ma nomination à ce poste est effective depuis janvier 2016. Je participe à la direction des activités de recherche, à la direction de thèses et aux partenariats avec les institutions de recherche académique (universités ou instituts de recherche).

J'ai deux types d'interactions majeures avec des acteurs socio-économiques :

* Interactions avec des laboratoires de recherche, des instituts de recherche, des universités

* Interactions avec des entreprises industrielles de différents types dans le domaine automobile (des fournisseurs majeurs, des PME, des start-up) ou dans les autres secteurs industriels (l'aéronautique).

Chaque interaction est réglementée par des accords de confidentialités et par des contrats de recherches.

### 3.5.1 Contrats de R&D avec des industriels : 3 contrats majeurs

#### Industrie Automobile :

Direction de **Projets d'Innovation** – contrats d'innovation avec des fournisseurs

* Projet « Robot chargeur »

* Contrat d'innovation avec des fournisseurs de rang 1 et de rang 2 de PSA

* Contrat d'innovation avec une PME (Mag Tech)

Contribution aux **Projets de développement et industriels du Groupe PSA** – Développement et industrialisation d'un véhicule dans une usine nouvelle : investissements industriels 500 M€, ressources 850 hommes/an, durée 2 ans.

#### Autres industries :

Depuis 2017 à aujourd'hui 2020, je contribue également grâce à mon expertise et à mes connaissances à définir des concepts de systèmes de propulsion hautement efficaces pour les objets volants, tels que les hélicoptères, les taxis volants (VTOL) et les avions. La mobilité 3D est considérée comme la future révolution du secteur des transports.

Sur ce sujet, je travaille en collaboration avec Airbus. Le secteur industriel aérospatial a pu bénéficier de mon expertise acquise dans les systèmes de propulsion pour. Mon implication et mon expertise ont été très appréciées par les responsables de la recherche d'Airbus. Aujourd'hui, je dirige des workshops liés aux technologies de l'énergie et de la conversion développées dans l'industrie automobile et qui sont intéressantes à étudier et à évaluer pour le secteur de l'aviation. Ces échanges sont couverts par un accord de confidentialité et reposent sur des contrats entre les deux entreprises. Nous avons 3 workshops par an qui mobilisent 15 personnes des deux entreprises et nous nous rencontrons dans les évènements majeurs des deux industries, tels que le Salon International de l'Aéronautique du Bourget.

## 3.6 Bourses de thèses Cifre : 2

* Direction de la Thèse de Jean Hassler 2017-2020, PSA Groupe, Laboratoire Geeps de CentralSupelec, Paris-Saclay.

* Direction de Thèse à pourvoir 2020-2023, PSA Groupe, Laboratoire Geeps de CentralSupelec, Paris-Saclay.

* Directions à 50%, les autres 50% se font par les chercheurs HDR de CentralSupelec.
### 3.6.1 Créations de laboratoires communs avec une / des entreprise(s) laboratoires de recherche : 2

**Open Labs:**

* Mechanics: Applied Mechanics Laboratory Lodz University of Technology, Lodz, Poland - PSA Groupe France

* Mechatronics: IMS de Bordeaux, UNP Bordeaux, France - PSA Groupe, France

### 3.6.2 Création de réseaux ou d'unités mixtes technologiques : 1

**2018-2020 : Projet d'innovation « Robot chargeur » :**

Intégration d'acteurs de différents niveaux (fournisseurs de rang 1, rang 2, des PME, des académiques). Construction et contrôle de la chaine de valeur totale de l'Innovation pour le Groupe PSA.

## 3.7 Contrats de recherche financés par des institutions publiques ou caritatives

De fait de mon profil de chercheur dans l'industrie les activités de recherches pour lesquelles je suis responsable sont pris en charge par le budget propre de R&D de PSA Groupe. Les activités s'intègrent dans l'axe stratégique « Clean Technologies » de PSA. PSA Groupe investit 9% de son chiffre d'affaires tous les ans pour financer la recherche, l'innovation et le développement afin d'assurer son avenir technologique et de proposer aux clients des produits et des services propres, attractifs et respectueux de l'environnement.

J'ai connaissance des leviers de financements publiques de recherches (projets européens, projets ANR). Le Groupe PSA est actif et est un partenaire dans les deux premières catégories : Contrats européens H2020 et les contrats nationaux, comme co-déposant de projets ANR.

## 3.8 Indices de reconnaissance

**H-Index Scopus: 10, Nombre de citations 380**

Le premier prix de l'Inventeur de l'année du Groupe PSA m'a été décerné à deux reprises, en 2016 et 2017, pour des brevets déposés. On m'a distingué en 2018 Inventeur du mois. Le Groupe PSA emploie 200 000 collaborateurs dans le monde entier.

**Prix : 2**

* 1er Prix : Grand Prix du Palmarès des Inventeurs de PSA Groupe (200 000 employés, en 2016 (Figure 16).

* 1er Prix : Grand Prix du Public du Palmarès des Inventeurs de PSA Groupe (200 000 employés), en 2017 (Figure 17).

**Distinctions : 4**

Inventeur du mois et finaliste au Palmarès des Inventeurs de PSA Groupe, en 2018

Nomination pour le prix de la recherche délivrée par le groupe italien ENI

Certificat de récompenses pour la contribution à l'élévation du niveau scientifique des Journaux Scientifiques Internationaux de l'éditeur Elsevier :
* International Journal of Energy

* Applied Energy Journal

* Transportation research part D: Transport and Environment

## Invitations à des colloques / congrès à l'étranger, séjours dans des laboratoires étrangers : 15

Participations depuis 2014 à au moins deux conférences scientifiques par an, 15 Conférences Internationale au total.

En 2018 et en 2019, j'ai eu l'honneur de faire la plénière de la conférence internationale BulTrans.

La liste des conférences internationales se trouve ci-dessous, avec présentation d'articles avec comité de relecture :

1. ECOS 2020, « Efficiency cost and optimization of energy systems », Osaka, **Japan**

2. Long-term security environment challenges and armed forces capabilities development, 12 - 14 November 2019, Sofia, **Bulgaria**

3. ECOS 2019, « Efficiency cost and optimization of energy systems », Wroclaw, **Poland**

4. Bultrans 2019, Sozopol, **Bulgaria**

5. Bultrans 2018, Sozopol, **Bulgaria**

6. ECOS 2018, Guemaraes, **Portugal**

7. Bultrans 2017, Sozopol, **Bulgaria**

8. ECOS 2017, San Diego, **USA**

9. ECOS 2016, Portoroz, **Slovenia**

10. ECCE10 2015, Nice, **France**

11. ECOS 2015, Pau, **France**

12. 15. Automotive Day 2014, Biel, **Switzerland**, SAE CH, FISITA

13. PRES 2014, Prague, **Czech Republic**

14. ECOS 2014, Turku, **Finland**

15. Jahrestagung 2013 E'Mobile Nachhaltigkeit im Straßenverkehr -Herausforderung für Forschung und Markt" - EPFL, **2013**, Lausanne, **Switzerland**

Je suis régulièrement invitée et je participe en présentant ma recherche à :

* ECOS (Efficiency, Cost, Optimization of Energy Systems) que je connais depuis ma thèse au sein du laboratoire IPESE de l'Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne (EPFL), Suisse. La conférence ECOS est à chaque fois organisée par des universités hôtes différentes. Elle reste très largement visitée par le milieu académique mondiale.

* Bultrans (International Scientific Conference on Aeronautics, Automotive and Railway Engineering and Technologies) est une conférence scientifique organisée tous les ans par l'Université technique de Sofia (Bulgarie).

* Long-term security environment challenges and armed forces capabilities development, 12 - 14 November 2019, Sofia, (Bulgaria)
## 4. Activités d'enseignement

En 2019, j'ai été invitée en tant que maitre de conférence invité à enseigner deux disciplines de 58 heures de cours dans les programmes de master de l'Académie militaire nationale « Rakovski » de la Bulgarie. L'Académie a contribué de manière unique à la fondation du Corps des officiers bulgares, ainsi qu'à la création du nouvel État bulgare et à la diffusion des valeurs européennes à travers la nation bulgare. Aujourd'hui, c'est une institution nationale d'enseignement supérieur, de qualification et de recherche scientifique sur les questions de sécurité et de défense nationales. L'Académie de défense et d'état-major de Rakovski a pour mission de préparer les chefs militaires et le personnel civil dans tous les domaines. L'Académie est accréditée en tant que haute institution d'enseignement par les autorités de l'état bulgare. Les unités académiques et de recherche de l'Académie de défense et d'état-major Rakovski sont les suivantes: Faculté de sécurité nationale et de défense, Faculté de commandement et d'état-major, Faculté de logistique et de transport, Faculté d'interopérabilité et de défense, Institut de recherche avancée. L'éducation des étudiants civils augmente de plus en plus ces 5 dernières années avec une tendance stable à la croissance. La reconnaissance des anciens élèves de l'Académie est très élevée. Ils occupent des positions de leaders dans leur carrière professionnelle. Le président de la Bulgarie, Général Dr. Rumen Radev, est un ancien élève de l'Académie militaire nationale « Rakovski » de Bulgarie.

J'ai proposé deux nouvelles disciplines liées au secteur des transports. Ces propositions ont été acceptées pour les programmes de master spécialisés de la chaire de logistique et transport. Les titres des cours sont les suivants:

* Stockage et conversion d'énergie et gestion du cycle de vie des produits - durée de 38 heures

* Transfert de technologie et prospective technologique - durée de 20 heures

L'intérêt de l'introduction de mes cours est l'enseignement des méthodes scientifiques et d'ingénierie structurées, déployées dans le secteur Recherche et Développement de l'industrie automobile. Ils assurent une gestion structurée et systématique des technologies. L'objectif est que les étudiants diplômés de ces programmes de master spécialisé obtiennent une qualification solide et systématique qu'ils puissent appliquer au cours de leur carrière professionnelle dans l'administration d'État et en particulier dans le secteur des transports ou pour les besoins de l'armée. Mon obligation est également de proposer les sujets d'examen et de participer au jury d'examen. Les cours sont en anglais et en bulgare.
# 4.1 Contenu et objectifs des cours: 2 disciplines de cours (58 heures) en programme de Master :

## 4.1.1 Stockage et conversion d'énergie, gestion du cycle de vie des produits (Energy storage and conversion, product life cycle management)

Le contenu est le suivant:

* Présentation de la gestion du cycle de vie des produits (PLM)

* Le cycle de vie complet d'un produit

* Méthode d'analyse du cycle de vie (ACV)

* Technologies émergentes pour le PLM en boucle fermée

* Décisions: comment gérer et soutenir les decisions:

* Modèles technico-économiques

* Modèles environnementaux et économie circulaire

* Début de vie (BOL) et phase de conception: importance des spécifications techniques pour la valeur ajoutée finale

* Problèmes de milieu de vie (MOL) et de phase d'utilisation: importance de la maintenance et efficacité de la conversion

* Problèmes de fin de vie (EOL) et de recyclage: comment valoriser la seconde vie du produit

* Outils de modélisation et d'analyse pour PLM / LCA

* Logistique: vecteurs énergétiques et leur distribution pour un service de mobilité efficace

* Applications des méthodes PLM / LCA dans l'industrie automobile

Les objectifs pédagogiques sont:

* Comprendre en quoi consiste la gestion du cycle de vie du produit (PLM) et comment elle devrait être envisagée aujourd'hui.

* Comprendre ce que c'est l'analyse du cycle de vie et comment la prendre en compte.

* Comprendre les différentes phases du cycle de vie d'un produit - Début de vie (BOL), Milieu de vie (MOL), Fin de vie (EOL)) et les opérations commerciales impliquées et les flux d'informations associés.

* Connaître les technologies et les méthodes et outils de modélisation et d'analyse qui peuvent être utilisés dans les opérations PLM dans le secteur des transports.

* Définir le service énergétique pour la mobilité

* Appliquer et discuter d'exemples d'études de cas liés à la logistique et à la distribution des différents vecteurs énergétiques utilisés dans le secteur des transports.

* Montrer et discuter d'exemples d'études de cas dans l'industrie automobile.
### 4.1.2 Transfert de technologie et prospective technologique (Technology transfer and Technology foresight):

Le contenu est le suivant:

* Aperçu des innovations dans la technologie

* Valeur des innovations

* Définir la valeur ajoutée des Innovations

* Comment imaginer, créer, développer et vendre des Innovations

* Protéger les innovations:

* Propriété intellectuelle: processus, gestion, avantages, licences

* Valoriser les innovations: valeur des produits et des services

* Gérer la phase de conception

* Intelligence économique: définition, processus, outils et méthodes, comment l'utiliser

* Connaissances et sciences appliquées comme base des Innovations

* Créativité et design

* Publications et communications scientifiques et techniques: valeur ajoutée, classement des organisations

* Aperçu de la prospective technologique

* Méthodes de prévision technologique

* Politique technologique: une présentation d'exercices réels - la tendance à l'électrification dans l'industrie automobile

* Discuter des options futures: analyse des signaux faibles

* Construire un scénario technologique

* Recherche ou élaboration de stratégies

* Networking et prévoyance

* Technologies de rupture

* Décisions et actions

* Des exercices

* Discussion finale

Les objectifs pédagogiques sont:

**Fournir aux étudiants:**

* Références clés tirées d'études du futur mettant cause des cas et des questions sur lesquels réfléchir.

* Compréhension de la valeur ajoutée des innovations et comment les protéger et comment les valoriser:

* Propriété intellectuelle (PI) - brevets, licences, marques

* Intelligence économique (IE)

* Publications et communications scientifiques et techniques

* Acquérir des connaissances de pointe dans le domaine (faire face à des avenirs incertains) et développer des capacités analytiques concrètes.
## Objectif du cours:

* Développer une compréhension systématique de la façon dont les entreprises et les organisations fonctionnent. Anticiper, maintenir leurs atouts de performance (optimiser leur sens de la résilience et de la sérendipité), Gérer pour rester proactif en termes d'initiatives technologiques innovantes et toujours, se conformer aux exigences réglementaires ou aux changements sociétaux si besoin

* Représentant une opportunité de formation majeure dans le domaine de la prospective et de la détection précoce

* Implication des caractéristiques technologiques émergentes et la résolution de ses défis et options avec une méthodologie appropriée

Lors de ma thèse à l'EPFL (2013-2015), en tant que membre du Laboratoire IPESE de l'EPFL, j'ai assisté Prof. Maréchal pour le Cours de Master « Modeling and Optimization of energy systems ». J'étais en charge de la partie « Cycles thermodynamiques et moteurs à combustion interne ». J'ai supervisé des étudiants en Master de l'EPFL, à l'Institut de génie mécanique de l'EPFL. Certains de mes étudiants sont venus pour des projets de semestre et des projets de thèse de Master, que j'ai définis avec le professeur Maréchal. Ces travaux sont listés au paragraphe des activités évaluations.

## 4.2 Résumé des activités d'enseignement:

La Table 1 résume mes activités d'enseignement:

<table><caption>Table 4-1: Activités d'enseignement</caption><thead><tr><th rowspan="2">Anneé</th><th rowspan="2">Matière</th><th colspan="4">Type</th><th rowspan="2">Niveau</th><th rowspan="2">Université</th></tr><tr><th>Lecture (h)</th><th>Exercices (h)</th><th>Practice (h)</th><th>Evaluation</th></tr></thead><tbody><tr><td>2013-2015</td><td>Modelling and optimization of energy systems</td><td></td><td>50</td><td>100</td><td>Yes</td><td>Master Students, Institute of Mechanical engineering</td><td>EPFL (Switzerland)</td></tr><tr><td>2019</td><td>Energy storage and conversion/ Product lifecycle management</td><td>38</td><td></td><td></td><td>Yes</td><td>Specialized Master Students, Logistics and road transportation</td><td>Military Academy "Rakovski" Sofia, Bulgaria</td></tr><tr><td>2020</td><td>Technology transfer and technology foresight</td><td>20</td><td></td><td></td><td>Yes</td><td>Specialized Master Students, Logistics and road transportation</td><td>Military Academy "Rakovski" Sofia, Bulgaria</td></tr></tbody></table>