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Test calcul IMC âge - Méthode Laurand Amincissement

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Approche nutritionnelle des patients atteints de Sclérose

Les mesures anthropométriques les plus simples comprennent le poids et le calcul de l'index de masse corporelle (IMC) calculé selon la formule: IMC = poids (kg) / [taille (m)]2 Le poids est une évaluation globale de l'état nutritionnel qui peut être mesuré en position assise en cas de handicap



Guidage de fauteuils roulants pour polyhandicapés par

derniers La section IV présente le système que nous proposons Elle décrit les caractéristiques techniques nécessaires que devra posséder le fauteuil Il sera question des technologies utilisées et de leur intégration Enfin la section V dresse le bilan de nos avancées actuelles En conclusion nous



Chapter 7 THE IMC-BASED PID PROCEDURE

The IMC-based PID design procedure for a first-order process has re sulted in a PI control law The major difference is that there are no longer two degrees of freedom in the tuning parameters ()kcI? - the IMC-based procedure shows that only the proportional gain needs to be adjusted



Impact de l'IMC pré-gestationnel et de la prise de poids

Impat de l’IMC pré-gestationnel et de la prise de poids maternelle sur le déroulement de la grossesse et son issue : étude monocentrique chez 710 femmes obèses Présentée et soutenue publiquement le 10 octobre 2014 Par Choisi Alice Née le 14 mai 1985 à Paris Dirigée par Mr Le Docteur Nizard Jacky PU-PH Jury :



Le syndrome de Little et l'infirmité motrice cérébrale

d e s m u scle s d e s ja m b e s e t p a rfo is d e s b ra s L ittle n o ta it q u e le u r situ a tio n n e s'a g g ra v e p a s a v e c le s a n n e s le s e n fa n ts co n se rv a n t le m m e co n tr le d e le u rs m e m b re s a u co u rs d u te m p s ( la d iff re n ce d e s m y o p a th ie s p a r e x e m p le )



L™indice de masse corporelle et la santØ RØsumØ O

186 à 249) surpoids ou embonpoint (IMC variant de 25 à 299) et obØsitØ (IMC de 30 ou plus) Š en fonction de certaines caractØristiques sociodØmographiques et habitudes de vie On y examine aussi l™association entre l™IMC et divers probl?mes de santØ Source des donnØes Les donnØes sont tirØes de la composante des mØnages



Besoins nutritionnels de la femme enceinte - Elsevier

chez le nouveau-né À l'inverse une prise de poids inférieure aux recommandations est asso-ciée à un risque accru de faible poids de naissance et d'accouchement prématuré Ce risque est d'autant plus marqué que l'indice de masse corporelle (IMC) de la mère est faible avant la grossesse

Quelle est la définition de l’IMC ?

  • La définition de l’IMC est similaire, quel que soit l’âge. La formule de calcul de l’IMC est donc identique à 20 ans ou 60 ans. Cependant nous savons tous que la morphologie change au fil des années. De fait, la masse musculaire, le liquide lymphatique et la répartition de la masse graisseuse évoluent au cours de la vie.

Quelle est la différence entre l’IMC et l'IMG ?

  • L’IMC est un indicateur du poids en fonction de la taille, alors que l’IMG mesure la proportion de graisse dans le corps. L’IMC peut être trompeur car il ne tient pas compte de la composition corporelle et peut indiquer un poids sain pour une personne qui a une grande quantité de graisse corporelle et une personne musclée qui pèse le même poids.

Quels sont les différents types d’IMC?

  • Il en existe trois grandes formes chez l’IMC: spastique (la plus fréquente) athétosique, et ataxique. La forme spastique correspond à une exagération du réflexe d’étirement, par conservation de l’hypertonie de naissance.

Comment connaître son IMC ?

  • Si vous voulez connaître votre IMC, de nombreux sites proposent de le faire pour vous. Il vous suffit d’entrer votre poids et votre taille pour obtenir un résultat. Vous pouvez aussi le faire vous-même en effectuant un calcul simple. Divisez votre poids en kilo par le carré de votre taille en centimètres.
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ECOLE DOCTORALE

ENERGIE, MATERIAUX, SCIENCES DE LA TERRE ET DE L"UNIVERS

LABORATOIRE PRISME

THESEprésentée parNicoleta STROE

soutenue le:10.11.2017 pour obtenir le grade de : Docteur de l"Université d"Orléans Discipline/Spécialité: EnergétiqueCONTRIBUTIONS TO MODEL-BASED

PREDICTIVE ENERGY MANAGEMENT IN

HYBRID ELECTRIC VEHICLESTHESE dirigée par

Guillaume COLIN Maître de conférences, HDR, Université d"Orléans

Sorin OLARU Professeur CentraleSupélec

Rapporteurs

Carlos OCAMPO-MARTINEZ Associate Professor, Technical University of Catalunya

Rochdi TRIGUI Directeur de Recherche, IFSTTAR

Jury Sebastien DELPRAT Professeur, Ecole de Valenciennes, Président du jury

Karim BEN-CHERIF Docteur, Renault, co-encadrant

Yann CHAMAILLARD Professeur, Université d"Orléans, co-encadrant

Boris ROHAL-ILKOV Professeur, Slovak University of Technology in BratislavaUNIVERSITÉ D"ORLÉANS

Page II

Acknowledgments

APhDthesis, althoughperceivedasanindividualwork, owesitscompletiontomanypeople, whether their presence was sustained or only brief, to whom I would like to express my gratitude. Firstly, I wish to thank my supervisor Associate Professor Guillaume Colin and co-advisor Professor

Yann Chamaillard from Orléans for their trust and for giving me the opportunity not only to work on an

interesting topic, but also to discover the automotive field.

I thank my supervisor Professor Sorin Olaru from CentraleSupélec for his support on the control part

and for his availability. I am indebted to my co-advisor from Renault, Karim Ben-Cherif for his precious advice and for

constantly showing a vivid interest for this thesis despite his busy schedule and his transfer to Japan.

I am deeply thankful to all the members who agreed to be part of the committee: Professor Sebastien Delprat and Professor Boris Rohal-Ilkov, with special thanks to Associate Professor Carlos Ocampo- Martinez and Professor Rochdi Trigui, who carefully reviewed my manuscript. I would also like to thank Jean-Marc Welsch for the warm welcome in his team after Karim"s de-

parture and of course, to all my colleagues from Renault, too numerous to be mentioned here, for their

encouragements and humor, which made these three years unforgettable. Special thanks to the new team I joined, whose support and understanding helped me finish the manuscript. I keep pleasant memories from the time spent in Orléans, in the PRISME Laboratory. I had the

chance to discover a very united team, which I thank again for the precious support during my defense

day. Many thanks also to the Control Department from CentraleSupélec for their trust and for allowing

this beautiful french journey to start in April 2012.

And last, but definitely not least, my deepest gratitude goes to my sister, without whom I don"t know

how I would have finished this PhD study. III

Page IV

Contents

List of FiguresXII

NomenclatureXIII

General introduction1

1 Motivation

1

2 Motivation (en français)

4

3 Organization of the manuscript

7

4 List of publications and oral presentations

9

1 Hybrid electric vehicles: an overview of architecture, modeling and energy management

11

1 System description

11

1.1 Main components

12

1.2 Architecture types

14

2 Market trend, legislation and performance evaluation

16

3 Quasi-static modeling

19

3.1 Vehicle longitudinal dynamics

20

3.2 Powertrain

21

3.2.1 Gearbox

21

3.2.2 Internal combustion engine

22

3.2.3 Electric motor

22

3.3 Energy storage elements

23

4 Energy management

25

5 Conclusions

27

2 Generic powertrain control-oriented model

29
V

CONTENTS

1 State-of-the-art

31

2 Model synthesis

32

2.1 Powertrain configuration

33

2.2 Torque and rotational speed generic expressions

34

2.3 Validation on different hybrid architectures

36

2.3.1 Unified modeling

36

2.3.2 Parallel architecture

37

2.3.3 Series architecture

39

2.3.4 Series-parallel architecture

40

2.4 Fuel consumption approximation

42

3 Conclusions

47

3 Predictive energy management

49

1 State-of-the-art

51

2 Model predictive control-based torque split

55

2.1 MPC: an overview

55

2.2 Prediction model

57

2.3 Optimization criterion

59

2.4 Linear Time-Varying MPC framework

61

2.4.1 Standard formulation

61

2.4.2 Application to the torque split problem

64

2.4.3 Constraints formulation and SOC balance problem

65

3 Analysis of the control law

67

3.1 Tuning

67

3.2 Influence of PWL approximation for fuel consumption

70

4 Stop-start inclusion: a model-based activation

73

5 Coasting functionality

77

5.1 Motivation: basic case study

77

5.2 Problem formulation and proposed solution

86

6 Conclusions

92

4 Model-in-the-Loop validation

95

1 Simulation framework

96

Page VI

CONTENTS

2 Case-study: hybrid dual-clutch transmission

97

3 Simulation results

100

3.1 Influence of the tuning horizon

101

3.2 Influence of the MPC horizon and of S&S

102

3.3 Comparison with offline method PMP

109

4 Robustness analysis

115

5 Slope influence

119

6 Conclusions

121

Conclusions and perspectives123

Conclusions et perspectives (en français)127

Bibliography130

Page VII

CONTENTS

Page VIII

List of Figures

1.1 Hybrid electric vehicle representation [

1 12

1.2 Specific energy density and volumetric energy density for different battery technologies

2 14

1.3 Block representation of HEV architectures; CONV - convertor, BAT - battery, Trans -

transmission; black lines: mechanical links, green lines: electrical links [ 3 15

1.4 Planetary gearset (PGS) representation

16

1.5 Examples of PGS-based hybrid architectures

16

1.6 EvolutionintimeofCO2reductionrequirementsforpassengercarstandards, indifferent

countries [ 4 17quotesdbs_dbs21.pdfusesText_27
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