• Catalyst heating
• DoE Optimization
• Engine control
• Pollutant emissions
• TWC

Oggigiorno uno degli aspetti pi`u critici legati allo sviluppo dei motori a combustione interna `e legato alle loro emissioni inquinanti. Le norme ed i cicli di
omologazione, divenendo di anno in anno sempre pi`u restrittivi, stanno forzando
i costruttori a sviluppare tecniche di controllo motore sempre pi`u efficienti.
Questo documento riporta l’ottimizzazione di una strategia di riscaldamento
catalizzatore utilizzata su un motore a benzina PFI per applicazioni motociclistiche che `e stato testato simulando condizioni di avviamento a freddo.
L’avviamento a freddo rappresenta una delle condizioni di funzionamento peggiori
del motore in termini di emissioni inquinanti, in quanto l’efficienza di conversione
del catalizzatore `e molto bassa essendo la sua temperatura di molto inferiore
rispetto a quella di Light-Off. La temperatura di quest’ultimo infatti,influenza
notevolmente le reazioni chimiche legate alla riduzione degli inquinanti che avvengono al suo interno.
L’intero processo di ottimizzazione si basa su un modello statistico sviluppato
utilizzando l’approccio del ” Design of Experiment (DoE) ” mentre la mera ottimizzazione `e stata risolta mediante l’uso di algoritmi che consentono di ottimizzare pi`u variabili contemporaneamente (Ottimo di Pareto).
L’esperimento effettuato ha avuto come scopo quello di ottenere una o pi`u collezioni
di parametri motore che fossero in grado di fornire il miglior trade-off tra minimizzare le emissioni grezze e velocizzare al contempo il riscaldamento del catalizzatore il tutto nei primi istanti di funzionamento motore. I vari set di paramenetri
ottenuti sono stati infine individualmente valutati in modo da saggiarne la bont`a
in termini di emissioni grezze e temperature catalizzatore attraverso simulazioni
di avviamenti a freddo.
L’elaborato riporta in maniera dettagliata i passaggi effettuati durante l’intero
processo di ottimizzazione: dalla descrizione dell’hardware e dei software utilizzati, passando per le metodologie di acquisizione ed elaborazione dei dati sino a
giungere alla validazione ed al confronto dei risultati ottenuti.

Nowadays, one of the most critical aspects involving internal combustion engines development is related with their emissions. Regulations and homologation cycles are becoming more and more severe through the years forcing manufacturers to develop highly optimized engine’s control techniques. This paper reports the optimization process of a catalyst heating strategy for a gasoline PFI ICE for motorcycles application that has been tested in simulated environmental cold conditions. Cold start represents one of the worst operating condition in terms of ICE pollutant emissions since the TWC catalyst conversion efficiency is very low , mainly because its temperature is far away from the light-off one. Catalytic converter temperature in fact, strongly influences chemical reactions involved in pollutants reduction. The entire optimization process relies on a statistical model developed using the Design of Experiment approach (DoE) while the optimization itself has been done applying a Multi-results criterion (Pareto Optimization). The experiment carried out had the main purpose of obtaining one or more collections of engine parameters able to maximize the trade-off between minimizing raw emissions produced in the early startup phases and simultaneously promote catalyst heating. The obtained sets of engine control parameters have been finally evaluated to check the goodness of each one in terms of raw emissions and catalyst temperature throughout simulations of engine cold starts. This thesis clarifies in detail which are the steps that have been done during the whole optimization process : starting from experiment’s hardware and software setup, passing through data acquisition/processing and ending up with the obtained data validation, each step is reported and described.