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MONITORIZAÇÃO DO EFEITO DO COMPORTAMENTO DE CONDUÇÃO NO CONSUMO EM VEÍCULOS LIGEIROS

DIESEL

Joana Peleja Madureira

Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em

Engenharia Mecânica

Júri:

Presidente: Prof. Mário Manuel Gonçalves da Costa Orientador: Doutora Carla Alexandra Monteiro da Silva Co-orientador: Doutor Gonçalo Nuno Antunes Gonçalves Vogal: Prof. António Luís Nobre Moreira

Outubro de 2009

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Agradecimentos

À minha família pelo magnífico apoio, motivação e estabilidade, factores essenciais para o meu desenvolvimento pessoal e académico. Ao Instituto Superior Técnico pela formação, capacidade de gestão de tempo e o know-how para encontrar sempre soluções para atingir qualquer objectivo. Um especial agradecimento às cadeiras do ramo de energias que me ajudaram a definir as áreas científicas que mais me motivam. Ao Professor Tiago Farias pelo incentivo, motivação, disponibilidade e pelas enriquecedoras orientações ao longo de todo o desenvolvimento deste trabalho. À Doutora Carla Silva e ao Doutor Gonçalo Gonçalves pela excelente orientação e pela forma como me receberam na equipa. À equipa DTEA – Transportes Energia e Ambiente pela forma como me integraram e apoiaram, em especial ao Gonçalo Duarte e ao João Bravo. Ao Professor Francisco Lima, pelos elucidativos esclarecimentos de Estatística. Aos meus grandes amigos, Rute Tomaz, Pedro Antunes, Pedro Viegas e José Mourinho, para quem palavras não chegariam para definir a minha enorme gratidão pela amizade e companheirismo que sempre me ofereceram.

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Resumo

Este trabalho tem como objectivo monitorizar o efeito do comportamento de condução nos consumos em veículos diesel. A monitorização efectuou-se através de dataloggers ligados às portas OBDII dos veículos (CarChip). A metodologia deste trabalho baseou-se na monitorização de cinco condutores durante um período de vinte dias. Os dez primeiros dias disseram respeito à primeira fase em que foi monitorizada a condução habitual dos participantes e os dez dias seguintes corresponderam à monitorização do comportamento de condução após os condutores terem sido submetidos a uma formação sobre as regras de eco-condução, em que estas regras foram detalhadamente esclarecidas evidenciando os benefícios nos consumos e na redução de emissões de poluentes. Os critérios de avaliação do comportamento de condução basearam-se nas regras de eco-condução, que englobam a dinâmica de condução (aceleração, velocidade), tempo ao ralenti, gestão da caixa e análise de consumos. Foi averiguado se os condutores estariam a ser limitados pelos desempenhos dos veículos uma vez que os veículos apresentavam diferentes razões potência/peso. Foram desenvolvidas duas metodologias com o objectivo de analisar os perfis dinâmicos dos condutores através de abordagens distintas. A metodologia Vehicle Specific Power, VSP e análise de variância, ANOVA, reflectindo dois indicadores distintos. Os modelos desenvolvidos provaram ser eficazes na análise dos perfis dinâmicos dos condutores uma vez que, através destes foi possível uma distinção de comportamento de condução nos diferentes participantes e uma avaliação da evolução comportamental com a formação em eco-condução. Em termos de limitações impostas pelos veículos demonstrou-se que o condutor com o veículo de maior razão potência/peso apresentava ser o único condicionado pela capacidade de aceleração do veículo, levando a concluir que se possuísse um veículo com maior razão potência/peso pudesse ser ainda mais agressivo. Verificou-se que a regra referente às situações desnecessárias de ralenti foi ignorada por todos os condutores excepto por um. Relativamente à análise da eficácia de gestão de caixa com o intuito do aproveitamento das situações de corte de injecção de combustível verificou-se que todos os condutores já tiravam partido desta técnica, com excepção de um condutor, que apresentou uma evolução apreciável após ter sido esclarecido. Em termos de consumos, foi possível apurar que os condutores que apresentaram maior evolução na análise da dinâmica de condução obtiveram maiores reduções de consumos que chegaram até 29%. Palavras Chave: Monitorização, CarChip, Comportamento de Condução, VSP, OBD

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Abstract

This work monitors and records the effects of a selected group of drivers and their driving behaviour in the consumption of diesel fuel cars. The challenge was based on the comparison of different driving behaviours and the individual analysis of the drivers’ progress after they have adopted new techniques of driving. The monitoring was accomplished by using the datalogger CarChip technology, manufactured by Davis Instruments, and linked to the OBDII port of the vehicles concerned. This monitoring was carried out by five drivers for a period of twenty days. The initial phase comprises ten days which monitored the usual driving habits of the participants; the following phase corresponds to the monitoring of the drivers’ behaviour after they have been fully instructed about the eco-driving rules which aim for less fuel consumption and a reduction of the car emission gases. The evaluation criteria of driving behaviours, based on the eco-driving rules, encompass the driving dynamics (acceleration, speed), idling time, correct use of the transmission and the analysis of fuel consumption. Each car was checked to ensure that drivers would not be restricted by their cars performance since these showed different engine power/weight ratios. Two driving dynamic qualification and experience validation methodologies were developed using the VSP method (Vehicle Specific Power) and statistic methods, ANOVA1. The developed methods proved to be efficient for it and it was possible to distinguish the driving behaviour of the different participants in these two different phases. The limitations of the vehicles demonstrated that the most aggressive driver seemed to be the only one conditioned by the vehicle acceleration capacity. This one demanded more than 90% of the maximum engine power in certain situations. Therefore one concludes that if he possessed a car with more engine power/weight ratio, he would be even more aggressive. It was also proved that the gentlest driver is gentle by choice, reaching the maximum of 60% of the engine maximum power of the vehicle. All participants showed alterations in their driving behaviour, becoming gentler in accelerations and decelerations. The unnecessary idling time was ignored by many drivers. In what concerns the use of fuel cut mechanism situations it was verified that all drivers but one, benefited from this measure even before the training lesson. The driver who didn’t benefit from this technology corrected himself in the second phase of monitoring. It was verified that all participants that showed significant alterations in their driving behaviour, becoming gentler showed significantly consumption reduction going up to 29% of fuel reduction.

Keywords: Monitoring, CarChip, Driving Behaviour, VSP, OBD

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Índice de Tabelas

Tabela 1 Características dos veículos monitorizados. Fontes: [33], [34], [35], [36] e [37] ......................... 26 Tabela 2 Dicas de Eco-Condução e respectivos indicadores numéricos ................................................... 27 Tabela 3 Classes do VSP ........................................................................................................................... 31 Tabela 4 Escala de pontuação correspondente aos diferentes intervalos de va. ...................................... 34 Tabela 5 Coeficiente de excesso de ar mínimo dos diferentes veículos. Fonte: [43] ................................ 39 Tabela 6 Média e desvio padrão para as variáveis: velocidade, aceleração e desaceleração antes e depois da formação em eco-condução. ...................................................................................................... 48 Tabela 7 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para a componente va positiva. ............................................................................................................................. 55 Tabela 8 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para a componente va negativa ............................................................................................................................. 57 Tabela 9 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para a componente v .............................................................................................................................................. 58 Tabela 10 Avaliação dos condutores nas diferentes componentes, va positivo, va negativa e v antes e depois da formação em eco-condução. ...................................................................................................... 59 Tabela 11 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para a aceleração positiva. .................................................................................................................................... 61 Tabela 12 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para a aceleração negativa. ................................................................................................................................... 62 Tabela 13 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para o consumo (l/100km)/Consumo Referencia (l/100km). ................................................................................. 67

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Índice de Figuras

Figura 1 Estimativas de redução de emissões. Fonte: [2] ............................................................................ 4 Figura 2 Normas europeias de emissões de VLP em g/km. Fonte: [3] ........................................................ 5 Figura 3 Normas de emissões nos EUA em g/milha. Fonte: [3] ................................................................... 6 Figura 4 Evolução dos preços do gasóleo rodoviário em Portugal. Fonte: [4] ............................................. 7 Figura 5 Evolução dos preços da gasolina em Portugal. Fonte: [4] ............................................................. 7 Figura 6 Mapa do Protocolo de Quioto em 2009; Legenda: Verde : Países que ratificaram o protocolo; Amarelo : Países que ratificaram, mas ainda não cumpriram o protocolo; Vermelho : Países que não ratificaram o protocolo; Cinzento : Países que não assumiram nenhuma posição no protocolo; Fonte [5] 8 Figura 7 Esquema representativo do conceito de Mobilidade Sustentável ................................................ 10 Figura 8 Esquema representativo dos factores que influenciam a taxa de consumo de combustível ....... 11 Figura 9 Aparelho de Monitorização, CarChip (Davis Instruments) ........................................................... 24 Figura 10 Porta OBDII Fonte: 32 ................................................................................................................ 24 Figura 11 Imagem gerada pelo Software CarChip de uma viagem exemplo. ............................................ 25 Figura 12 Perfil dinâmico do Condutor 1 antes da formação em eco-condução realçando as zonas críticas. ........................................................................................................................................................ 29 Figura 13 Representação das componentes que envolvem o conceito do VSP ........................................ 30 Figura 14 Isolinhas do VSP (-32,-16,-8,-4,-2,2,4,8,16,32) .......................................................................... 32 Figura 15 Isolinhas do VSP (0,1) que delimitam o VSP que representa o ralenti ...................................... 32 Figura 16 Isolinhas de va (-32, -16, -8, -4, -2, 2, 4, 8, 16, 32) .................................................................... 33 Figura 17 Isolinhas va com os respectivos intervalos de pontuação. ........................................................ 35 Figura 18 Representação da escala de pontuação para a velocidade ...................................................... 35 Figura 19 Novo ciclo de condução europeu, NEDC . Fonte: [3] ................................................................. 40 Figura 20 Dinâmica 3D do Condutor 1 antes e depois da formação em eco-condução ............................ 42 Figura 21 Dinâmica 3D do Condutor 2 antes e depois da formação em eco-condução ............................ 42 Figura 22 Dinâmica 3D do Condutor 3 antes e depois da formação em eco-condução ............................ 43 Figura 23 Dinâmica 3D do Condutor 4 antes e depois da formação em eco-condução ............................ 43 Figura 24 Dinâmica 3D do Condutor 5 antes e depois da formação em eco-condução ............................ 43 Figura 25 Dinâmica do Condutor 1 antes de depois da formação em Eco-Condução .............................. 44 Figura 26 Dinâmica do Condutor 2 antes de depois da formação em Eco-Condução .............................. 45 Figura 27 Dinâmica do Condutor 3 antes de depois da formação em Eco-Condução .............................. 46 Figura 28 Dinâmica do Condutor 4 antes de depois da formação em Eco-Condução .............................. 46 Figura 29 Dinâmica do Condutor 5 antes de depois da formação em Eco-Condução .............................. 46 Figura 30 Dinâmica dos Condutores antes e depois da formação em Eco-Condução .............................. 47 Figura 31 Dinâmica dos Condutores (com excepção do Condutor 5) antes e depois da formação em eco-Condução .................................................................................................................................................... 47 Figura 32 Dinâmica associada ao veículo do Condutor 1 antes e depois da formação em eco-condução .................................................................................................................................................................... 49 Figura 33 Dinâmica associada ao veículo do Condutor 2 antes e depois da formação em eco-condução .................................................................................................................................................................... 50 Figura 34 Dinâmica associada ao veículo do Condutor 3 antes e depois da formação em eco-condução .................................................................................................................................................................... 50 Figura 35 Dinâmica associada ao veículo do Condutor 4 antes e depois da formação em eco-condução .................................................................................................................................................................... 50 Figura 36 Dinâmica associada ao veículo do Condutor 5 antes e depois da formação em eco-condução .................................................................................................................................................................... 51

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Figura 37 Isolinhas de va associados ao perfil dinâmico do Condutor 1 antes e depois da formação em eco-condução .............................................................................................................................................. 52 Figura 38 Isolinhas de va associados ao perfil dinâmico do Condutor 2 antes e depois da formação em eco-condução .............................................................................................................................................. 52 Figura 39 Isolinhas de va associados ao perfil dinâmico do Condutor 3 antes e depois da formação em eco-condução .............................................................................................................................................. 53 Figura 40 Isolinhas de va associados ao perfil dinâmico do Condutor 4 antes e depois da formação em eco-condução .............................................................................................................................................. 53 Figura 41 Isolinhas de va associados ao perfil dinâmico do Condutor 5 antes e depois da formação em eco-condução .............................................................................................................................................. 54 Figura 42 Pontuações dos condutores antes e depois da formação em eco-condução para a componente va positiva ................................................................................................................................................... 55 Figura 43 Pontuações dos condutores antes e depois da formação em eco-condução para a componente va negativa .................................................................................................................................................. 56 Figura 44 Pontuações dos condutores antes e depois da formação em eco-condução para a componente v ................................................................................................................................................................... 58 Figura 45 Resultados do ANOVA1 com a variável fixa - aceleração positiva ............................................ 60 Figura 46 Resultados do ANOVA1 com a variável fixa - aceleração negativa ........................................... 62 Figura 47 Tempo médio gasto ao ralenti no início e no final por viagem dos condutores antes e depois da formação em eco-condução........................................................................................................................ 63 Figura 48 Percentagem da distância percorrida em modo desengrenado dos condutores antes e depois da formação em eco-condução. ................................................................................................................. 64 Figura 49 Dinâmica associada ao Consumo (l/100km) do Condutor 1 antes e depois da formação em eco-condução .............................................................................................................................................. 65 Figura 50 Dinâmica associada ao Consumo (l/100km) do Condutor 2 antes e depois da formação em eco-condução .............................................................................................................................................. 65 Figura 51 Dinâmica associada ao Consumo (l/100km) do Condutor 3 antes e depois da formação em eco-condução .............................................................................................................................................. 66 Figura 52 Dinâmica associada ao Consumo (l/100km) do Condutor 4 antes e depois da formação em eco-condução .............................................................................................................................................. 66 Figura 53 Dinâmica associada ao Consumo (l/100km) do Condutor 5 antes e depois da formação em eco-condução .............................................................................................................................................. 66 Figura 54 Resultados do ANOVA1 com a variável fixa - Consumo (l/100km) / Consumo Referência (l/100km) ..................................................................................................................................................... 67

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Abreviaturas

ACC adaptive cruise control ANOVA1 análise de variância com um factor fixo ANOVA3 análise de variância com três factores fixos BMW Bayerische Motoren Werke CO Monóxido de Carbono CO2 Dióxido de Carbono EPA Environment Protection Agency EU União Europeia FTIR Fourier Transform Infra-Red g gravidade HC Hidrocarbonetos LOS level of service LPG Liquefied petroleum gas MAP Manifold Air Pressure NOx Óxidos de Azoto NEDC Novo Ciclo de Condução Europeu OBD On-Board Diagnostic PM Partículas P/p razão Potência/peso PEMS Portable Emission Measurement System SPSS Statistical Package for the Social Sciences RPM Rotações Por Minuto VW Volkswagen VP veículos pesados VSP vehicle specific power VLP veículos ligeiros passageiros λ coeficiente de excesso de ar µ média σ desvio padrão

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Índice 1. Introdução ............................................................................................................................................. 2

1.1. Objectivos da Dissertação ............................................................................................................ 2

1.2. Estrutura do Documento ............................................................................................................... 2

1.3. Enquadramento à Problemática.................................................................................................... 3

1.4. Mobilidade Sustentável ................................................................................................................. 8

1.5. Factores que Influenciam os Consumos ..................................................................................... 10

2. Estado da Arte..................................................................................................................................... 14

2.1. Monitorização de Veículos .......................................................................................................... 15

2.2. Comportamento de Condução .................................................................................................... 18

3. Metodologia ......................................................................................................................................... 22

3.1. Estratégia de desenvolvimento ................................................................................................... 22

3.2. Monitorização .............................................................................................................................. 23

3.3. Processamento de Dados ........................................................................................................... 25

3.4. Descrição dos Veículos Monitorizados ....................................................................................... 26

3.5. Critérios de Avaliação de Condução ........................................................................................... 27

3.5.1. Dinâmica ............................................................................................................................. 29

3.5.1.1. Análise VSP .................................................................................................................... 30

3.5.1.2. Análise ANOVA1 ............................................................................................................. 36

3.5.2. Ralenti ................................................................................................................................. 37

3.5.3. Gestão de Caixa.................................................................................................................. 37

3.5.4. Consumos ........................................................................................................................... 38

4. Resultados .......................................................................................................................................... 41

4.1. Dinâmica ..................................................................................................................................... 41

4.1.1. Análise VSP ........................................................................................................................ 52

4.1.2. Análise ANOVA1 ................................................................................................................. 59

4.2. Ralenti ......................................................................................................................................... 63

4.3. Gestão da Caixa ......................................................................................................................... 64

4.4. Consumos ................................................................................................................................... 65

5. Conclusões e Trabalho Futuro ............................................................................................................ 69

5.1. Conclusões ...................................................................................................................................... 69

5.2. Trabalho Futuro ............................................................................................................................... 72

6. Referências Bibliográficas ................................................................................................................... 73

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1. Introdução

Neste capítulo apresentam-se os objectivos deste trabalho, a estrutura do documento, o enquadramento à problemática, o conceito de mobilidade sustentável e os factores que influenciam o consumo de combustível.

1.1. Objectivos da Dissertação

Este trabalho teve como principal objectivo monitorizar o efeito do comportamento de condução nos consumos em veículos ligeiros de passageiros diesel.

Foi também tido como alvo evidenciar os benefícios em termos de consumos na adopção de práticas na área comportamental de condução relativamente simples de aplicar sem implicar custos em alterações na tecnologia ou nos combustíveis, apenas através de pequenas alterações no comportamento de condução.

Neste trabalho pretende realçar a capacidade de monitorização através de pequenos aparelhos de fácil aplicação nos veículos, a tecnologia CarChip. Estes aparelhos possibilitam efectuar monitorizações em estrada e em tempo real, e têm em consideração todas as variáveis inerentes ao acto de condução.

Esta tese de dissertação pretendeu também dar um contributo na área de avaliação do comportamento de condução onde são apresentadas metodologias que possibilitam a distinção de diferentes comportamentos de condução.

1.2. Estrutura do Documento

Esta tese de dissertação foi organizada do seguinte modo:

No capítulo 1 apresenta-se toda a envolvente problemática, enquadrando a necessidade deste tipo de investigação na comunidade científica. Aborda sucintamente a temática da dependência do petróleo, na preocupação cada vez mais visível dos países em reduzir as emissões de poluentes que prejudicam o meio ambiente. Realça diferentes iniciativas na área da tecnologia, na optimização da constituição dos combustíveis, na sensibilização na área comportamental de condução com fim a reduzir os consumos e emissões. O conceito de mobilidade sustentável também é abordado, bem como os factores que influenciam o aumento de consumos no sector dos automóveis que define a área de acção nesta temática.

No capítulo 2 apresenta-se o estado de arte, que é uma etapa de extrema importância no desenvolvimento de um projecto de investigação, na qual pretende-se, por um lado, evitar repetir esquemas experimentais já testados anteriormente, por outro, extrair ideias que pudessem servir de ponto de partida para novos desenvolvimentos. Esta secção dividiu-se em duas partes. A primeira parte focou-se na área de monitorização, nomeadamente, em esquemas experimentais que possibilitassem monitorizações em estrada e em tempo real. A segunda parte realçou trabalhos desenvolvidos na análise do comportamento de condução, de forma a levantar um trabalho de pesquisa de métodos já desenvolvidos e propostas provadas.

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No capítulo 3 aborda a estratégia de desenvolvimento adoptada nesta dissertação, em que explica todas as etapas percorridas e caminhos seguidos para a elaboração deste projecto, justificando as opções tomadas. Explicita também toda a logística seguida para obtenção dos resultados. Faz-se também um resumo do método de monitorização escolhido neste projecto. Apresentam-se as capacidades e limitações do aparelho CarChip, bem como do software de aquisição de dados associado ao equipamento. Descreve-se de seguida a metodologia de processamento de dados, desde o aparelho de monitorização aos resultados gerados. São apresentadas as etapas de aquisição de dados, desde o software CarChip, à recolha das viagens individualmente e processamento em MatLab de forma a serem utilizados construtivamente todos os segundos de monitorização efectuados em estrada e em tempo real. Descrevem-se também os veículos dos condutores participantes neste projecto, evidenciando as suas semelhanças e diferenças em termos de capacidades fornecidas pelos fabricantes das diferentes marcas envolvidas neste trabalho. Por fim estabelecem-se os critérios de avaliação do comportamento de condução. Estes baseiam-se nas regras de eco-condução [13]. Neste capítulo pretendeu-se explicar detalhadamente os indicadores numéricos criados a partir das boas práticas de eco-condução. Através desses critérios foi desenvolvido toda a parte de processamento de dados para gerar os resultados experimentais que distinguissem diferentes comportamentos de condução entre os diferentes condutores e a sua evolução individual antes e depois da formação em eco-condução.

No capítulo 4 apresentam-se os resultados gerados a partir dos critérios definidos no capítulo anterior. Desenvolvem-se diferentes metodologias de validação dos resultados com o intuito de distinção dos diferentes condutores e atribuir-lhes diferentes conotações dentro dos perfis dinâmicos de condução que apresentam, que podem manifestar ser tendencialmente agressivos ou suaves.

No capítulo 5 desenvolvem-se as conclusões retiradas de todo o desenvolvimento deste projecto. Realçando aspectos que podem ser desenvolvidos em trabalho futuro.

1.3. Enquadramento à Problemática

A mobilidade das pessoas e bens é indispensável para o desenvolvimento de uma sociedade em termos culturais e de crescimento da economia. No entanto, arrasta alguns riscos: possibilidade de destruir o meio ambiente, baixas devido a acidentes rodoviários, congestionamentos, entre outros aspectos. O desafio está na investigação e desenvolvimento de soluções sustentáveis que cumprem as necessidades das populações sem comprometer a segurança das pessoas e do meio ambiente.

O uso eficiente da energia proveniente de combustíveis fósseis e a protecção do meio ambiente desempenham importantes papéis no sector da mobilidade actualmente. Imensos esforços e desenvolvimentos tecnológicos têm sido postos em prática com o intuito da redução das emissões de poluentes provenientes do sector dos transportes. É esperado no futuro, quando cerca de 70% da população mundial se concentrar nas grandes cidades (Fonte: UN 2008, World Urbanisation Prospects – The 2007 Revision [1]) maiores esforços serão necessários no sentido da redução das emissões do dióxido de carbono1 entre outros poluentes, maior eficiência energética e reduções sonoras. É de realçar que a quantidade dos combustíveis de origem fóssil não é inesgotável e a sua qualidade é indispensável para o bom funcionamento dos motores de combustão interna. Muitos desenvolvimentos têm ocorrido também no sentido de encontrar soluções em sistemas de propulsão alternativos, como é o caso dos veículos eléctricos, híbridos entre outros. A figura 1 traduz as estimativas de evolução das emissões resultado desses desenvolvimentos.

1 Responsável directo pelo aquecimento global do planeta

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Figura 1 Estimativas de redução de emissões. Fonte: [2]

Mercado do Diesel

O mercado do Diesel em veículos ligeiros de passageiros representa 53% na União Europeia. [3]

Embora os motores diesel tenham um custo acrescido na sua produção, uma vez que são mais robustos, são mais eficientes comparativamente com os motores de explosão. Graças à sua maior eficiência os motores diesel apresentam menores emissões de CO2, no entanto, estava vantagem colide com as elevadas emissões de óxidos de azoto, NOx e de partículas, PM.

Os custos dos motores diesel na União Europeia são considerados relativamente baixos [3] comparados com os custos de aquisição de veículos movidos a gasolina. E os veículos equipados com motores diesel têm vindo a sofrer enormes evoluções em termos de aperfeiçoamento de rapidez de resposta mecânica, conforto, reduções de poluição sonora. Muito do aperfeiçoamento da rapidez de resposta mecânica diz respeito ao facto de serem turbo-alimentados e evoluções na injecção de combustível.

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Emissões de Poluentes

A figura 2 apresenta os valores limites que os veículos ligeiros de passageiros produzidos na União Europeia podem emitir de poluentes. Como é possível ser verificado a partir da norma Euro 2, os regulamentos na EU estabeleceram limites diferentes para motores diesel e motores de explosão. Os motores diesel apresentam limites mais restritivos relativamente às emissões de monóxidos de carbono, mas têm uma maior tolerância nas emissões dos óxidos de azoto.

Na união europeia as emissões dos poluentes dos veículos são testadas quando estes efectuam o ciclo de condução NEDC2, que entrou em vigor em 2000 (Norma Euro 3), que veio substituir o antigo ciclo, uma vez que este não incluía o arranque-a-frio dos motores, todos os veículos ficavam 40 segundos ligados a aquecer antes de efectuarem o teste. Tal facto é relevante na análise de emissões, por exemplo nos veículos equipados com catalisadores, estes não são eficazes enquanto não atingem a temperatura de funcionamento, logo os primeiro instantes durante o arranque, os veículos emitem mais poluentes. Se observarmos a figura 2 onde estão apresentados a quantidade máximos dos poluentes, houve uma tolerância superior no caso do CO dos veículos a gasolina, devido à introdução deste novo ciclo de condução.

Figura 2 Normas europeias de emissões de VLP em g/km. Fonte: [3]

2 NEDC = ECE15+EUDC designa New European Driving Cycle.

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No caso dos Estados Unidos da América, a tabela de limites de emissões apresentam valores ligeiramente diferentes das normas Euro utilizadas na União Europeia. A figura 3 apresenta os limites das emissões regulamentados pelos EUA para veículos ligeiros de passageiros e veículos ligeiros de mercadoria. Neste caso o ciclo de condução que é utilizado nos testes de emissões já não é o NEDC, mas sim o FTP75 e os valores apresentados na tabela são expressos em g/milha, devido ao sistema de métrica.

Figura 3 Normas de emissões nos EUA em g/milha. Fonte: [3]

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Combustíveis

As figuras 4 e 5 traduzem a evolução dos preços dos combustíveis em Portugal. [4]

Figura 4 Evolução dos preços do gasóleo rodoviário em Portugal. Fonte: [4]

Figura 5 Evolução dos preços da gasolina em Portugal. Fonte: [4]

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Tratado de Quioto

O tratado de Quioto constitui um protocolo internacional com o compromisso da redução de emissões de gases com efeito de estufa. Na figura 6 apresentam-se os países que actualmente integram o protocolo de Quioto. [5]

Figura 6 Mapa do Protocolo de Quioto em 2009; Legenda: Verde : Países que ratificaram o protocolo; Amarelo : Países que ratificaram, mas ainda não cumpriram o protocolo; Vermelho : Países que não ratificaram o protocolo; Cinzento : Países que não assumiram nenhuma posição no protocolo; Fonte [5]

1.4. Mobilidade Sustentável

No sector dos transportes as emissões de gases de efeito de estufa são proporcionais ao consumo de combustível. A enorme dependência do petróleo como energia primária no sector dos transportes é preocupante. Previsões de estudos até 2050 levantam a questão da sustentabilidade do petróleo [6]. Os sistemas de propulsão maioritariamente utilizados no sector dos transportes são os motores de combustão interna3, que no seu processo de transformação de energia química dos combustíveis em energia térmica, que posteriormente numa fase essencial do funcionamento dos motores, a expansão, essa energia é transformada em energia mecânica. Esse processo gera emissões de poluentes que são prejudiciais para o meio ambiente. Emissões de dióxido de carbono, CO2, e poluentes como o monóxido de carbono, CO, monóxidos, NOx, hidrocarbonetos, HC, e partículas, PM.

Os sistemas de transportes têm um importante impacto no meio ambiente, contribuindo com 20 a 25% da energia consumida [7] e emissões de dióxido de carbono. [8] O dióxido de carbono contribui no aquecimento global do planeta. A contribuição do sector dos transportes nos gases com efeito de estufa tem uma taxa de crescimento superior a qualquer outro sector [9]. Tendo em conta que as emissões de dióxido de carbono estão directamente relacionadas com a taxa de consumo de combustível, é necessário um plano de acção na redução dos consumos em todas as áreas energéticas. Neste trabalho foca-se nos reforços no sector de transportes. É então necessária uma mudança de mentalidade, reforços de motivação e de sensibilização no sentido da adopção do conceito de mobilidade sustentável.

3 Os motores de combustão interna são distinguidos quanto ao tipo de ignição em duas classes: motores de

explosão e motores Diesel.

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O sector dos transportes é o único que consome energia em circulação, ou seja em que a energia não é consumida num local fixo. Como tal, a energia para o sector dos transportes é dominada pelo petróleo, como já foi anteriormente dito, que é considerada uma energia ainda com bastante oferta, relativamente barata, da qual se produz combustíveis líquidos de elevada densidade energética tais como a gasolina e o diesel.

No conceito de mobilidade sustentável, como está representado no esquema da figura 7, inclui uma ideia geral de planeamento de mobilidade que passa pela gestão de mobilidade das autarquias ou seja pela oferta de possibilidades de acessibilidade. Exige também uma análise de distância, tempo e custos associados, em que a decisão passa pela escolha de modos suaves (andar a pé ou de bicicleta), utilizar transportes colectivos, ou mesmo ser alternativo e ligar-se a uma rede de car pooling4. Caso não haja uma solução melhor será necessário recorrer ao automóvel, mas pode-se sempre faze-lo da forma mais sustentável, i.e. na escolha do veículo mais eficiente mediante a sua utilização, o combustível também mais eficiente e na área comportamental, respeitar os hábitos de condução que produzem uma condução mais económica e ecológica.

A escolha do combustível e do veículo está inerente na ideia de mobilidade sustentável. Ter em mente a oferta da cadeia energética e das suas consequências e benefícios. Tal como na escolha do veículo, existe cada vez mais uma maior motivação por parte do mercado automóvel de produzir modelos alternativos que sejam competitivos com os motores de combustão interna, é necessário que sejam mais eficientes por preços razoáveis; no comportamento de condução, esta é talvez o alvo mais simples para começar, uma vez que não implica mudança de veículo, nem investimentos, mas sim uma mudança de hábitos de condução. A área comportamental no nível de condução varia bastante e em geral na formação de novos condutores é necessário interessar os novos candidatos a condutores pelos hábitos de condução que mais benefícios traz em praticar uma condução mais económica e mais ecológica.

4 Car pooling é uma partilha de automóveis em comunidade, medida utilizada em diversos países como a Bélgica, os EUA entre outos.

Figura 7 Esquema representativo do conceito de Mobilidade Sustentável

1.5. Factores que Influenciam os Consumos

A taxa de consumo de combustível é essencialmente influenciada por três aspectos: manutenção do veículo e comportamento de condução como está representadfigura 8.

o conceito de Mobilidade Sustentável

Factores que Influenciam os Consumos

taxa de consumo de combustível é essencialmente influenciada por três aspectos: manutenção do veículo e comportamento de condução como está representado esquematicamente na

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taxa de consumo de combustível é essencialmente influenciada por três aspectos: opção do veículo, o esquematicamente na

Figura 8 Esquema representativo dos factores que influenciam a taxa de consumo de combustível

Especificações do veículo

Na escolha do veículo existe actualmente um leque alargado de selecções possíveis no tipo de motorização disponível no mercado. Dentro das possibilidades os veículos equipados com motores de combustão interna (motores de explosão e motores diesel) continuaexistem também veículos híbridos, que são equipados com um motor de combustão interna acoplado a um motor eléctrico, que principalmente em percursos tipicamente urbanos conseguem ser mais eficientes em termos de consumos combustão interna. A oferta dos veículos híbridos tejá têm modelos disponíveis. Existem também veículos 100% eléctricos, no entanto, estes apreseuma autonomia bastante reduzida em comparação com os veículos acima mencionados. Outro dos problemas na posse de um veículo 100% eléctrico prendeeléctricas não ser eficiente em termos de infrae de tempo, ou seja a duração de tempo para o carregamento

Feita a selecção do veículo existem diversos factores a ter em conta que influenciam os consumos, tais como o design aerodinâmico, o pesoQuestões relacionadas com a manutenção dos pneus, com o estado de afinação do motor entre outras também têm bastante influência nos consumos.

Peso e Dimensões do motor

Veículos mais leves e menos potentes são os que apresentam menores combustível [10]. Actualmente os veículos têm vindo a verificar um aumento de peso, devido ao aumento de periféricos, tais como ar condicionado, GPS, airbags, entre outros dispositivos. O peso de um veículo

Esquema representativo dos factores que influenciam a taxa de consumo de combustível

Na escolha do veículo existe actualmente um leque alargado de selecções possíveis no tipo de motorização disponível no mercado. Dentro das possibilidades os veículos equipados com motores de combustão interna (motores de explosão e motores diesel) continuam a liderar o mercado. No entanto, existem também veículos híbridos, que são equipados com um motor de combustão interna acoplado a um motor eléctrico, que principalmente em percursos tipicamente urbanos conseguem ser mais eficientes em termos de consumos do que os veículos equipados exclusivamente com um motor de

s veículos híbridos tem vindo a aumentar bastante e as principais marcas já têm modelos disponíveis. Existem também veículos 100% eléctricos, no entanto, estes apreseuma autonomia bastante reduzida em comparação com os veículos acima mencionados. Outro dos problemas na posse de um veículo 100% eléctrico prende-se no facto do carregamento das baterias eléctricas não ser eficiente em termos de infra-estruturas (existem poucas actualmente no mundo inteiro) e de tempo, ou seja a duração de tempo para o carregamento das baterias é excessiva.

Feita a selecção do veículo existem diversos factores a ter em conta que influenciam os consumos, tais , o peso, acessórios incluídos no veículo (traduzidos em pesos adicionais).

Questões relacionadas com a manutenção dos pneus, com o estado de afinação do motor entre outras também têm bastante influência nos consumos.

is leves e menos potentes são os que apresentam menores taxas de consumo de Actualmente os veículos têm vindo a verificar um aumento de peso, devido ao aumento

de periféricos, tais como ar condicionado, GPS, airbags, entre outros dispositivos. O peso de um veículo

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Esquema representativo dos factores que influenciam a taxa de consumo de combustível

Na escolha do veículo existe actualmente um leque alargado de selecções possíveis no tipo de motorização disponível no mercado. Dentro das possibilidades os veículos equipados com motores de

m a liderar o mercado. No entanto, existem também veículos híbridos, que são equipados com um motor de combustão interna acoplado a um motor eléctrico, que principalmente em percursos tipicamente urbanos conseguem ser mais

do que os veículos equipados exclusivamente com um motor de m vindo a aumentar bastante e as principais marcas

já têm modelos disponíveis. Existem também veículos 100% eléctricos, no entanto, estes apresentam uma autonomia bastante reduzida em comparação com os veículos acima mencionados. Outro dos

se no facto do carregamento das baterias tem poucas actualmente no mundo inteiro)

é excessiva.

Feita a selecção do veículo existem diversos factores a ter em conta que influenciam os consumos, tais acessórios incluídos no veículo (traduzidos em pesos adicionais).

Questões relacionadas com a manutenção dos pneus, com o estado de afinação do motor entre outras

taxas de consumo de Actualmente os veículos têm vindo a verificar um aumento de peso, devido ao aumento

de periféricos, tais como ar condicionado, GPS, airbags, entre outros dispositivos. O peso de um veículo

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tem muita influência nos consumos. Logo o transporte desnecessário de carga acrescida verifica directamente um aumento significativo de consumos. Existem inclusive acessórios, que não só acrescentam peso, mas reduzem a aerodinâmica do veículo.

Em termos de dimensões dos motores também se verificam que os motores de maior porte correspondem consumos superiores [10]. Estudos realizados provaram que reduções de 20% a 40% das dimensões dos motores correspondem 6 a 14% e 13 a 23% de redução de consumos respectivamente. [11] Naturalmente para reduzir as dimensões dos motores sem reduzir as capacidades de resposta de binário destes é necessário corrigir essa redução de tamanho com um aumento de pressão de admissão através de tecnologias turbo.

Aerodinâmica

A aerodinâmica de um veículo é um factor relevante nos consumos, em especial em alta velocidade. A instalação de barras no tejadilho, suportes para bicicletas ou outros acessórios provocam aumentos no atrito aerodinâmico criando mais uma resistência que o veículo tem de vencer, levando a aumentos significativos de consumos.

Cadeia energética

A escolha do combustível tem efeitos nos consumos, embora não muito significativos em comparação com outras optimizações que possam ser feitas no veículo. No entanto é também importante mencionar que as características químicas dos combustíveis têm diferentes efeitos na queima do mesmo, ou seja na optimização do processo de combustão e no processo de desgaste dos componentes do motor, uma vez que o combustível também tem funções de lubrificante dos componentes que constituem o motor. Logo a escolha do combustível pode ter influências na prestação do motor e implicar reduções de consumos e menores emissões de poluentes atmosféricos.

Manutenção do veículo

No que diz respeito à manutenção do veículo é essencial uma verificação periódica da pressão dos pneus, dos lubrificantes e da afinação do motor. A utilização de óleo gasto, a sujidade do filtro de ar e um motor mal afinado pode levar a aumentos visíveis de consumos. Um motor que funcione com óleo de lubrificação com baixa viscosidade também pode ser prejudicial para os consumos. Uma manutenção regular destes parâmetros pode levar a uma redução de 20% de consumos [12].

A pressão dos pneus é dos aspectos essenciais. A utilização de pneus com pressão adequada diminui o seu desgaste e o consumo de combustível. Adicionalmente, a utilização de pneus com menor atrito de rolamento pode conduzir a reduções de consumos na ordem dos 5%. [13]

Tecnologias Adicionais

Um dos mecanismos comuns nos automóveis actualmente que permitem reduções de consumos na ordem dos 17% (a mesma redução verifica-se nas emissões de CO2) é o sistema de corte de injecção de combustível em situações de travagens ou desaceleração (situações em que o acelerador não está a ser actuado). [11]

Outro mecanismo actualmente cada vez mais comum nos modelos de automóveis mais recentes é o sistema de Stop/Start, este consiste em desactivar o funcionamento do motor quando o veículo está imobilizado, por exemplo numa situação de paragem obrigatória num sinal luminoso. Desta forma é possível reduzir o gasto desnecessário de combustível em situações de ralenti. Este sistema não requer um motor eléctrico como é o caso das configurações dos veículos híbridos. No entanto, no caso dos motores de combustão interna necessita um motor de arranque mais robusto eficaz para activar o motor

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após uma paragem. Este mecanismo adicional não implica nenhum aumento significativo no peso do veículo e pode conduzir a reduções de 15% nos consumos e nas emissões de CO2. [11]

As travagens regenerativas são também um mecanismo que permite a recaptura e armazena a energia cinética dispendida em desaceleração que caso não existisse, esta se dissipava sem qualquer utilização, em forma de calor essencialmente. Esta tecnologia implica um peso adicional nos veículos. Se o mecanismo apresentar um rendimento de 25% com um aumento de peso de 10% [11] devido às baterias, o que para um veículo ligeiro de passageiros implica que este sistema de travagens regenerativas não regista nenhuma redução de consumo de combustível, ou até um aumento de 3% [11]. Por outro lado se o sistema de travagens regenerativas apresentar um rendimento de 53% e um aumento de 5% de peso adicional, estudos observam reduções de consumos de 6% [11]. Em suma, este mecanismo pode ser benéfico mas tem de ser compensado com o aumento de peso no veículo que implica. Em termos de sistema de travagem, veículos dotados com este mecanismo de travagens regenerativas apresentam um ciclo de vida mais duradouro que os sistemas de travagem convencionais.

Outra das tecnologias actualmente existentes que traz bastantes benefícios na economia de combustível é o Adaptive Cruise Control (ACC) existente nos modelos de automóveis mais recentes. O sistema ACC permite detectar a que distância se encontra o veículo da frente e a que velocidade circula, de forma a avisar o condutor quando deve proceder a uma aceleração ou a um desaceleração, de forma a ser possível efectuar estes procedimentos de forma mais suave [14].

Comportamento de Condução

O comportamento de condução tem efeitos directos nos consumos [10].

A eco-condução define-se como “uma forma de condução eficiente que permite reduzir o consumo de combustível e a emissão de gases com efeito de estufa e outros poluentes, contribuindo também para

uma maior segurança rodoviária e um maior conforto dos ocupantes.” [13]

A eco-condução consiste na adopção de hábitos de condução que permitem tirar o maior partido dos veículos em termos de optimização de consumos (emissões de CO2) e emissões de outros poluentes.

Os benefícios da eco-condução são vários, nomeadamente:

• Redução do consumo médio de combustível;

• Redução de emissões de gases com efeito de estufa, nomeadamente o dióxido de carbono;

• Redução do desgaste do veículo;

• Redução de emissões de poluentes atmosféricos;

• Aumento da segurança rodoviária;

• Aumento do conforto a bordo;

As reduções de consumos com a prática de eco-condução podem ir até 30%. [13].

No site da Eco-Condução Portugal [13] estão apresentadas as regras de boas práticas de condução, que são as seguintes:

I. Conduzir por Antecipação Esta regra obriga a um treino da visão para uma melhor observação da envolvente. Uma condução por antecipação reduz o número de acelerações e travagens. Adicionalmente uma condução antecipada terá maior tempo de reacção, prevenindo situações de perigo, contribuindo desta forma para o aumento da segurança rodoviária.

II. Acelerar e Desacelerar suavemente As acelerações têm um efeito directo nos consumos. Acelerações e travagens bruscas provocam o aumento dos consumos, maior desgaste mecânico e desconforto a bordo.

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III. Evitar Situações ao Ralenti Um veículo ligeiro gasta aproximadamente um litro de combustível por hora ao ralenti. IV. Conduzir a Baixas Rotações

Esta regra apela à condução com utilização de rotações do motor mais baixas. Para tal, a regra diz respeito a uma boa gestão de caixa de velocidades, ou seja usar preferencialmente mudanças elevadas.

V. Nas Descidas e Travagens Manter uma Mudança Engrenada Esta regra diz respeito ao aproveitamento de situações de corte de injecção de combustível. Todos os veículos modernos são dotados desta tecnologia. Esta regra permite o aproveitamento da energia cinética do veículo para prolongar o seu movimento, com consumo nulo de combustível, basta manter o veículo engrenado, sem a actuação do acelerador. VI. Saber Analisar os Consumos

Saber analisar os consumos permite uma percepção mais apurada das consequências que o comportamento de condução tem nos consumos.

2. Estado da Arte

O progresso tecnológico em todas as áreas, nomeadamente na área de monitorização de veículos

motorizados, nos sistemas de aquisição de dados, nos programas numéricos e simuladores tornou

possível o desenvolvimento de vários projectos nesta área de estudo, e vários têm sido os estudos

acerca de novas abordagens a esta problemática. Para determinar o ponto em que se encontra a

investigação neste domínio, pesquisaram-se artigos publicados sobre trabalhos com o mesmo objectivo

específico, mas também outros, que embora persigam objectivos distintos, tratam do processamento de

dados obtidos de monitorizações ou de simulações numéricas, e integram elementos úteis no

desenvolvimento do estudo descrito nesta dissertação.

A pesquisa também incidiu em artigos que apresentam estudos sobre processamento estatístico. Para

além do interesse em comparar os diferentes tipos de abordagem, o estudo destes artigos também se

mostrou útil no trabalho descrito nesta dissertação, nomeadamente na implementação de métodos que

possibilitassem a comparação de um grande número de observações de diferentes grupos.

Foram analisados diversos estudos a que foi possível ter acesso, publicados nas últimas décadas.

A secção 2.1 incide sobre os estudos que abordam esta problemática sob um ponto de vista de

monitorização, seja esta realizada através de sistemas de medição em tempo real e em estrada, ou

através de sensores remotos ou bancos de ensaios ou mesmo a partir de simuladores numéricos.

Na secção 2.2 faz-se uma resenha do desenvolvimento na área do comportamento de condução e como

este é avaliado e estudado, apresenta diferentes abordagens que têm vindo a ser expostas para a

comunidade científica e as conclusões importantes que têm vindo a ser demonstradas nesta área.

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2.1. Monitorização de Veículos

A monitorização de veículos pode ser realizada através de diferentes métodos tais como bancos de

ensaios, sensores remotos, sistemas de medição em tempo real e em estrada ou mesmo através de

simuladores numéricos que pretendem simular situações semelhantes às ocorrências da realidade.

Nesta secção faz-se uma breve referência a alguns destes estudos, enfatizando em cada um o objectivo

a atingir a metodologia utilizada e as principais conclusões obtidas.

(Chen et al,2003) [15]

Em geral os motociclos não são tão afectados por situações de congestionamento como os automóveis. O estudo desenvolvido pelos autores pretendeu avaliar se os consumos e as emissões de motociclos diferem de regiões urbanas para regiões rurais. Pretendeu ainda avaliar as diferenças entre motociclos a quatro e a dois tempos em termos de emissões.

Como primeira etapa os autores realizaram diversos testes de monitorização em circuitos urbanos e rurais de forma a obter ciclos de condução característicos. A monitorização foi realizada em estrada e em tempo real. Por fim a avaliar se as características de condução diferiam nos dois circuitos testados, urbano e rural, definiram variáveis de estudo, tais como a velocidade, aceleração, desaceleração, distância percorrida, intervalos de tempo em regime de velocidade constante, entre outras. Realizaram diversos Z-testes5 e concluíram para um nível de significância de 0.01 nenhuma destas variáveis era estatisticamente significantemente diferente nos dois tipos de circuitos (p>0.01).

Os autores concluíram que os ciclos de condução gerados eram bastante idênticos nas três cidades testadas. Verificaram que, os ciclos de condução em circuito urbano diferiam bastante do trajecto rural. No entanto, conseguiram apurar que em termos de emissões6, estas não eram significativamente diferentes num caso para o outro, para um intervalo de confiança de 95%. Já o mesmo não verificaram para o consumo de combustível e emissões de CO2, registaram uma diferença de 30%, superior no circuito urbano. Em termos de diferenças entre motociclos a quatro e a dois tempos, apuraram experimentalmente que os motores a dois tempos emitem mais HC e menos NOx em relação aos motores de motociclos a quatro tempos. Os autores acrescentaram, por comparação com outros estudos realizados na área, que poderá haver outras características que também exercem muita influência nos consumos e emissões que não foram contabilizados neste trabalho, tais como o comportamento de condução, condições de congestionamento, condições atmosféricas adversas e topografias mais complexas.

(Song et al,2007) [16]

Os autores tiveram como proposta de estudo analisar as emissões de poluentes numa zona de portagens.

Como metodologia os autores beneficiaram de um sistema de monitorização em estrada e em tempo real, PEMS7. Por comparação utilizaram a metodologia do VSP8 para estimar as emissões.

5 Testes estatísticos, iguais a t-testes, mas standardizados; 6 Os poluentes tidos em conta pelos autores foram NOx, CO e HC; 7 PEMS sigla designada do inglês Portabela Emission Measurement System; 8 Vehicle Specific power

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Concluíram que o intervalo de VSP crítico compreende-se entre [-2 2] para as emissões de poluentes que dizem respeito às desacelerações e acelerações bruscas de paragens obrigatórias estações de portagens.

(Gonçalves et al,2005) [17]

O trabalho desenvolvido pelos autores teve como objectivo efectuar monitorizações, em estrada e em tempo real dos consumos e das emissões em veículos ligeiros de passageiros equipados com motores de explosão.

Na metodologia adoptada foram desenvolvidos diversos ensaios na área metropolitana de Lisboa e arredores. As variáveis monitorizadas foram o consumo instantâneo, as emissões de CO, NOx e HC, a topografia do percurso, a carga e a velocidade do motor. De forma a contornarem a questão da baixa repetição e da interacção natural de variáveis externas, típicas de monitorizações realizadas em estrada, foram realizados vários ensaios. Situações representativas de condução tais como: travagem e arranque (a duas distâncias diferentes), aceleração (0-70 km/h e 0-120km/h), desaceleração (70-0 km/h e 120-0 km/h), variações de velocidade (70-35-70 km/h e 120-60-120 km/h), velocidade de cruzeiro (70 e 120 km/h). Em termos logísticos todos os detalhes foram tidos em conta, tais como a permanência do condutor, pré-definição de circuitos percorridos. O sistema de monitorização foi composto por diversos equipamentos, um analisador de gases, um sistema diagnóstico de bordo (OBD) , um caudalímetro, entre outros. Os autores desenvolveram também um software específico, Frotlab, de comunicação com os diferentes equipamentos de monitorização e que perfez também a gravação dos dados recolhidos.

O sistema de monitorização dos autores mostrou-se ser bastante eficiente em termos de monitorização realizada em estrada e em tempo real, mostrando-se ser uma alternativa mais realista, uma vez que engloba todas variáveis existentes no acto de condução, aos vários simuladores numéricos e ensaios em bancos de rolos. O modelo desenvolvido pelos autores possibilitou obterem resultados para as emissões em g/s, consumo de combustível em g/evento.

(Araújo et al ,2008) [18]

O presente estudo teve como objectivo realçar a veracidade e qualidade dos resultados obtidos em monitorizações realizadas em estrada e em tempo real de emissões de NOx e consumos em veículos ligeiros de passageiros equipados com motores diesel.

Para tal os autores realizaram diversos ensaios de monitorização com diferentes equipamentos tais como, caudalímetro, analisador de gases e um sistema diagnóstico de bordo, OBD. Parte integrante do objectivo a atingir pelos autores foi realizar uma comparação entre os resultados obtidos através dos diferentes equipamentos. Como logística operacional os autores efectuaram diversos ensaios num mesmo veículo num circuito pré-definido e analisado troço a troço. A metodologia VSP também foi, neste estudo, utilizada.

Em termos de conclusões, os autores apuraram que o equipamento caudalímetro apresenta ser a melhor forma de monitorização. O analisador de gases, no entanto, verificou-se ser indispensável para monitorizar as emissões de NOx, apresentando resultados razoáveis em geral excepto em situações de corte de injecção. Em termos de consumos apurou-se que, estes verificam-se para classes de VSP elevadas, posições de caixa de velocidades baixas e manuseamento desapropriado do acelerador e do travão. Apurou-se experimentalmente que em situações de mudança engrenada e desactuação do acelerador ocorre situações de corte de injecção, apresentando valores de consumo nulo.

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(Lambert et al,2005) [19]

Os autores desenvolveram sistemas de monitorizações em estrada e em tempo real de veículos pesados de passageiros.

Como logística, à semelhança de (Song et al,2007) [16] , utilizaram o equipamento de monitorização PEMS.

Concluíram que o sistema devolve bons resultados, o que reforçou a eficácia das monitorizações em estrada e em tempo real.

(Daham et al,2005) [20] e [21]

Foi por estes autores desenvolvida e aplicada uma nova técnica de monitorização em estrada e em tempo real de emissões de veículos e foi testada para avaliar se uma redução eficaz da velocidade no comportamento de condução conduzia a uma redução significativa de emissões.

O sistema de monitorização utilizou um espectrómetro do tipo Fourier Transform Infra-Red (FTIR) portátil e com capacidade de medir até 51 compostos diferentes numa frequência aproximadamente de três segundos. O veículo testado foi um VLP equipado com um motor de explosão da classe EURO1. Outras variáveis, tais como a velocidade instantânea, a velocidade de rotação do motor, a posição global do veículo, a posição do acelerador, o coeficiente de excesso de ar, caudal de ar e o caudal de combustível foram também registadas, apresentando desta forma uma capacidade de monitorização muito completa. A validação experimental do equipamento FTIR foi em ensaios de um ciclo de condução real num banco de rolos. O sistema teve como aplicação prática um estudo sobre um conjunto de medidas estratégicas de planeamento urbanístico no âmbito da redução da velocidade com o intuito de aumentar a segurança rodoviária.

Embora os resultados tenham revelado que o equipamento gera bons resultados para as emissões de NOx, CO2 e CO, para as emissões de HC o modelo apresentou erros de 50%. A razão apontada pelos autores foi a limitada quantidade de HC em comparação com as restantes emissões. Foi, através deste sistema apurada uma redução significativa de emissões de poluentes resultado de uma redução de velocidade. No entanto, o estudo revelou que existem sistemas de redução de velocidade, que não favorecem a redução de emissões como é o caso das lombas. Os autores sugerem a utilização de radares como forma de controlar a velocidade.

(Tong et al,2000) [22]

O objectivo do estudo apresentado pelos autores baseou-se na monitorização de consumos e emissões em diferentes fases de condução para veículo ligeiros de passageiros.

As monitorizações foram realizadas em estrada e em tempo real.

Foi possível observar através deste estudo realizado, que modos transientes (aceleração e desaceleração) provocam aumentos significativos de consumos e emissões do que modos de velocidade constante (circulação em velocidade de cruzeiro e marcha lenta). Este trabalho teve ainda uma contribuição para a validação de monitorizações em estrada e em tempo real como um bom método de obtenção de resultados realistas, que contemplam todas as variáveis existentes no acto de condução.

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(Younglove et al,2005) [23]

Neste trabalho foram apresentados diferentes aspectos importantes a ter em conta ao efectuar monitorizações em estrada e em tempo real. Esses aspectos dizem respeito a questões como a variedade dos veículos monitorizados de forma a representar o parque automóvel existente, um estudo prévio dos circuitos troço a troço para compreender o relevo que a topografia poderá ter nos resultados práticos, as condições atmosféricas e por fim, mas não menos relevante, o comportamento de condução, que tem uma influência significativa tanto nos consumos como nas emissões de poluentes.

Utilizaram como logística de monitorização um sistema de monitorização portátil, PEMS ,à semelhança de [16]. Os autores fizeram uso também da metodologia VSP, testando as suas capacidades de estimar a emissões de poluentes por classe de VSP.

Relativamente à metodologia VSP, os autores realçaram a importância do número de observações ser elevada para todas as classes. Razão pela qual, apontada pelos autores, as estimativas de emissões para classes de VSP apresentarem erros superiores, ou seja, por falta de dados suficientes nessas classes. Os autores realçaram que, embora as medições em estrada sejam realizadas em situações mais realistas em relação aos ensaios obtidos em laboratório de teste de veículos em bancos de rolos, introduzem novas variáveis condicionantes que têm de ser tidas em conta de forma a não comprometerem os resultados experimentais.

2.2. Comportamento de Condução

Ao compreender o impacte que o estilo de condução assume directamente nos consumos e nas emissões de poluentes com simples variações de regimes de velocidade predominantes, formas de aceleração, gestão da caixa de velocidades entre outros aspectos, surgiu a importância de quantificar essas variações e compreender até que ponto podemos optimizar os consumos e reduzir emissões com pequenas alterações do nosso comportamento de condução, sem que isso implique qualquer mudança de tecnologia nos veículos.

No âmbito desta temática diversos estudos têm vindo a ser desenvolvidos. Serão de seguida apresentados alguns desses projectos realçando os seus objectivos, metodologias adoptadas e conclusões retiradas.

(Walhberg, 2007) [24]

O estudo desenvolvido pretendeu avaliar a influência da formação de práticas de condução eficiente em veículos pesados de passageiros tem a longo prazo nos consumos.

Foram recolhidos dados de três variáveis: o consumo de combustível, taxa de acidentes registados, e comportamento de aceleração dos condutores de diferentes períodos monitorizados ao longo de diversos anos. Por simplificação o autor assumiu que o número de passageiros transportados era igual para os cinco autocarros monitorizados. Numa segunda fase do estudo, foram instalados equipamentos de feedback em 28 autocarros, que davam indicação ao condutor da quantidade de combustível que se estava a consumir instantaneamente.

Em termo de conclusão, o autor averiguou que, embora na formação os condutores estivessem estado bastante motivados em mudar o seu comportamento de condução, na prática pouco se verificou, resultando numa redução apenas de 2% nos consumos, doze meses após a formação. Nenhuma

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alteração foi verificada no número de acidentes. Com a instalação do aparelho de feedback de condução também se verificou apenas 2% de redução de consumos.

(Mierlo et al,2003) [10]

O estudo desenvolvido pelos autores teve como objectivo monitorizar a influência de diferentes aspectos tais como: o comportamento de condução, os parâmetros dos veículos9 e as infra-estruturas nos consumos e nas emissões de poluentes com a finalidade de reduzir congestionamentos e aumentar a segurança rodoviária, mas também como forma de alerta para uma avaliação mais realista do impacto do sector dos transportes na poluição atmosférica.

A metodologia adoptada baseou-se em dados provenientes em medições em estrada e em tempo real e em medições de emissões realizadas em bancos de ensaio. Os parâmetros dos veículos foram avaliados através de um simulador numérico. Foram comparados dois tipos de comportamento de condução: desportivo e suave.

Relativamente ao comportamento de condução, os autores apuraram que uma condução suave face a uma condução desportiva pode representar reduções de 5 a 25%.

Em termos de parâmetros dos veículos, através de manipulações de variáveis efectuadas no simulador numérico os autores apuraram que reduções de velocidade de rotação do motor10, reduções de peso/carga transportada, sistema automático de paragem do motor, reduções de dimensões do motor provocam reduções significativas de consumos e de emissões de CO2.

Em termos de infra-estruturas, os autores analisaram diferentes situações de trânsitos, a existência de lombas, zonas de velocidade máxima de 30km/h, zonas controladas através de sinais luminosos intermitentes e rotundas. Relativamente às lombas, que implicam necessariamente desacelerações e acelerações (tais como os sinais luminosos) são responsáveis por aumentos significativos de consumos (na ordem dos 45% em motores de explosão, 55% em motores diesel) que deveriam ser substituídos por sistemas de radares, que também têm como finalidade a redução de velocidade. As zonas de velocidade máxima de 30km/h evidenciaram uma redução de 10% (diesel e gasolina) nos consumos. As zonas controladas por sinais luminosos intermitentes uma redução de 20% (diesel e gasolina). As rotundas, por sua vez, provocam um aumento de 10% nos consumos (motores de explosão)11. No entanto, os autores sugerem sempre que possível a substituição de cruzamentos controlados por sinais luminosos por rotundas, uma vez que os sinais luminosos provocam aumentos de consumos semelhantes ou superiores aos apurados para zonas de lombas.

(Schweitzer et al, 2008) [25]

O presente estudo pretendeu averiguar qual a preocupação dos motoristas de veículos pesados de mercadoria relativamente ao ambiente tendo como indicador a redução de ralenti com o objectivo de reduzir os consumos e as emissões.

Foi elaborado um estudo estatístico ao nível de significância de 5% para avaliar a preocupação dos condutores e das empresas na redução de tempo ao ralenti.

9 Tais como o peso total (que inclui a massa do veículo e a carga transportada), gestão da caixa de velocidades,

pressão dos pneus; 10 Os autores sugerem valores como 2000rpm para motores diesel e 2500 para motores de explosão não devem ser

excedidos. 11 Para os motores diesel este valor não foi apurado;

20

Concluíram que os condutores demonstram mudanças de comportamento em reduzir o tempo ao ralenti desnecessário. Já as empresas de frotas, se necessitarem de investir em estratégias de redução de tempo ao ralenti preferem não o fazer.

(Symmons et al,2008) [26]

O objectivo deste trabalho foi no intuito de apurar sinais significativos de redução de consumos e emissões de poluentes com a prática das regras de eco-condução em veículos pesados.

Doze condutores de frotas de veículos pesados seleccionados aleatoriamente dividiram-se em três grupos experimentais. O primeiro grupo fez curso completo em formação de eco-condução em que realizaram um percurso antes da formação teórica e voltaram a repetir o percurso após a formação. O segundo grupo apenas teve formação teórica e efectuaram percurso após os esclarecimentos teóricos. O terceiro grupo, diz respeito ao grupo de controle que não teve qualquer participação em condução prática nem teve esclarecimentos teóricos. Os mesmos testes repetiram-se após 6 semanas e 12 semanas da formação. Os dados dos grupos foram analisados estatisticamente através do método ANOVA 1. A monitorização realizou-se através do passageiro monitor que, sem dar qualquer observação aos condutores anotou as variáveis de interesse.

O grupo que perfez formação completa verificou em termos médios uma redução de consumos na ordem dos 27% nos três testes realizados, embora este resultado não tenha sido estatisticamente validado pelo método ANOVA (p>0,05). A redução das desacelerações também foi visível, 41% em termos médios e validado estatisticamente (p<0,05). Em termos gerais o comportamento do primeiro grupo foi diferenciado dos restantes grupos experimentais, validado estatisticamente. O segundo grupo não foi diferenciado do terceiro, o que evidenciou a necessidade de acompanhamento prático na formação.

(Beusen et al, 2009) [27]

Este estudo experimental pretende avaliar o impacte da solidificação dos resultados de redução de consumos pela prática das regras de eco-condução a longo prazo em veículos ligeiros, a amostra incluía motores de explosão e motores diesel.

A metodologia adoptada pelos autores foi uma monitorização exaustiva de dez condutores durante dez meses. Em que nos cinco primeiros meses os condutores praticaram o estilo de condução habitual. Os cinco meses que se seguiram aplicaram as técnicas de eco-condução aprendidas na formação. De forma a validar os resultados antes e após formação os autores utilizaram o método estatístico ANOVA3.

Na avaliação global da implementação da metodologia os autores apuraram uma redução de 5,8% nos consumos. Concluindo que a redução de consumos é imediata com a alteração comportamental de condução. No entanto, concluíram também que os velhos hábitos de condução inadequada regressam.

(Brundell-Freij et al,2005) [28]

Tendo em conta que a velocidade, aceleração, gestão de caixa de velocidade são factores que têm um efeito directo nos consumos e nas emissões de poluentes. O estudo presente incidiu na determinação da influência de condução que afectam diferentes comportamentos de condução, tais como características de planeamento urbanístico, género, idade, desempenho dos veículos.

Em primeiro lugar os autores definiram indicadores de análise tais como o desempenho dos veículos com a razão potência/peso, proximidade de um cruzamento assumiu-se que a velocidade teria de ser

21

inferior a 2km/h entre outros. De seguida desenvolveram um modelo matemático que verificasse a correlação entre variáveis de estudo.

Concluiu-se que a idade12 é o único factor relevante que diferencia o comportamento dos condutores, sendo as diferenças comportamentais de género totalmente insignificantes e não sistemáticos. Em termos de percentagem de tempo em aceleração brusca13 os autores apuraram que havia duas características predominantes, a escolha de veículo (baixas razões potência/peso14 apresentaram maiores percentagens de tempo em regime de aceleração brusca) e condições de trânsito, nomeadamente congestionamentos e cruzamentos controlados por sinais luminosos.

(Larsson et al,200) [29]

Este trabalho foi desenvolvido no âmbito de avaliar se um equipamento de aviso ao condutor de acelerações bruscas se reflecte numa redução significativa de consumos.

Como metodologia, os autores instalaram o equipamento em quatro veículos de transporte de correio15, estes, por sua vez efectuaram as rotas habituais. O equipamento exerce uma resistência no pedal do acelerador quando o condutor exerce uma pressão neste de uma forma brusca e rápida.

As acelerações bruscas16 foram significativamente reduzidas, o que demonstrou cooperação por parte dos condutores com a aplicação do aparelho nos veículos. No entanto, assinalou-se a necessidade de um aviso mais efectivo, uma vez que a resistência no pedal causa habituação mais facilmente do que por exemplo um apito. Em duas das três rotas monitorizadas verificaram-se reduções nos consumos na ordem dos 4%.Em termos de conclusão os autores alertam para o facto das acelerações agressivas não serem a única razão de aumento de consumos e os veículos monitorizados serem equipados com caixas de velocidade automáticas, o que viabiliza uma gestão de caixa eficaz.

(Saboohi et al,2009) [30]

Os autores desenvolveram um modelo numérico que representa o estilo de condução com base nas regras de eco-condução.

Com a finalidade de optimizar o consumo de combustível desenvolveram um modelo matemático que esquematizasse o comportamento de condução. As variáveis de controle do modelo foram a variação de velocidade e a gestão da caixa de velocidades.

Os autores concluíram que o comportamento de condução pode ser representado com uma função da velocidade e da variação das mudanças, o modelo inclui ainda os coeficientes de resistência e aerodinâmica. Tendo em conta a minimização de consumos o modelo desenvolvido reflecte a qualidade de movimento do veículo com o trabalho necessário para o fazer mover, optimizando desta forma o rendimento do motor.

(Lin et al, 2003) [31]

A organização de protecção do ambiente17, EPA, desenvolveu, através de dados de medições de trânsito, ciclos de condução organizados por departamento18 e por nível de congestionamento19, de

12 Os autores assumiram 65anos como referência para as pessoas idosas. 13 Assumiu-se como valor de referência de aceleração brusca 1,5m/s2. 14 Os autores consideraram três intervalos de Potência/peso, P/p<0.59=baixo; 0.6<P/p<0.69=médio;P/p>0.7=alto; 15 Veículos ligeiros de passageiros equipados com caixas de velocidade automáticas; 16 Considerou-se como valor crítico de aceleração 1,5m/s2,a partir da qual é considerada uma aceleração brusca; 17 Nos Estados Unidos da América utilizam a sigla “EPA” para designar Environmental Protection Agency

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forma a eliminar a variabilidade de condução, presumindo que organizados os ciclos de condução desta forma torna insignificante a variabilidade de condução nos consumos e nas emissões de poluentes. Os autores pretenderam com este estudo realizado determinar até que ponto essa aproximação foi correcta.

Para tal recorreram a métodos estatísticos de análise de variância, ANOVA-1 e através de um modelo, por eles criado desenvolveram ciclos de condução com o objectivo de compararem os obtidos com os então definidos pela EPA.

Concluíram que a variabilidade de condução das regiões conduz a diferenças substancialmente significativas de alteração de ciclos de condução e que estas variáveis têm implicações nos consumos e nas emissões que não podem ser desprezadas agrupando por categoria ou nível de congestionamento.

3. Metodologia

Neste capítulo descreve-se a estratégia de desenvolvimento deste trabalho, a monitorização efectuada, o processamento de dados desenvolvido, apresenta-se a descrição dos veículos monitorizados e os critérios de avaliação de condução aplicados.

3.1. Estratégia de desenvolvimento

A estratégia adoptada para o desenvolvimento deste estudo experimental envolveu as seguintes etapas:

- Estudo do estado de arte no domínio da monitorização de veículos e na avaliação do comportamento de condução. Com este estudo pretendeu-se, por um lado, evitar repetir esquemas experimentais já testados anteriormente, por outro, extrair ideias que pudessem servir de ponto de partida para novos desenvolvimentos, nomeadamente nos indicadores de avaliação de condução, (ver capítulo 2).

-Pesquisa sobre variados estudos a cerca de procedimentos de análise de amostras com um número de observações excessivo e variado, como é o caso de monitorizações de variáveis de condução, nomeadamente na área de estatística. Métodos de processamento de dados de correlação de variáveis e de validação de resultados. (ver subcapítulos 3.5.1.1 e 3.5.1.2)

- Instalação do equipamento de monitorização em doze veículos, incluindo veículos equipados com motores de explosão e motores diesel. No entanto ao recolher os dados verificaram-se falhas de registo de variáveis importantes de análise posterior, dessa forma a amostra ficou reduzida a cinco condutores, por coincidência todos os veículos aprovados para análise foram motores diesel.

-Monitorização de cinco veículos diesel durante vinte dias. Nos dez primeiros dias os condutores procederam à sua condução habitual, os dados foram recolhidos e os participantes foram submetidos a uma formação sobre as regras de eco-condução, em que estas foram detalhadamente explicadas e

18 Nos Estados Unidos da América utilizam o termo Facility para designar hospitais públicos, hospitais privados, entre outros sectores; 19 Nos Estados Unidos da América utilizam a sigla “LOS” (level of service) como indicador de eficiência de infra-estrutura de mobilidade, com uma escala de A a F, em que A e F designam o melhor e o pior cenário respectivamente, em que o que os distingue é o nível de congestionamento de trânsito.

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todas as dúvidas relativamente às mesmas foram esclarecidas, sendo evidenciados também os benefícios em termos de redução de consumos e na perseveração do ambiente, devido à redução das emissões. Nos dez dias que se seguiram os participantes comprometeram-se a cumprir as dicas de eco-condução e a percorerrem o mesmo tipo de trajectos que haviam efectuado dos dez dias monitorizados anteriormente. A grande vantagem desta análise na primeira fase de monitorizações realizada foi o facto de ter sido uma monitorização prolongada com um aparelho muito discreto, que permitiu que os participantes praticassem a sua forma de condução habitual sem serem directamente influenciados pelo facto de estarem a ser monitorizados. No entanto na segunda fase da monitorização o facto de facilmente se esquecerem que estavam a ser monitorizados levantou a questão do cumprimento das regras de eco-condução que punha em causa o estudo desenvolvido. Outro problema estava relacionado com os trajectos realizados pelos diferentes condutores serem diferentes. Relativamente a essa questão, todos os condutores afirmaram fazer percursos mistos e maioritariamente urbanos. Um das formas de contornar estes obstáculos seria optar por fazer uma monitorização num percurso fixo pré-definido. Caso se tivesse optado por essa metodologia seria feita uma análise troço a troço. No entanto, surgiriam outras questões, nomeadamente em relação à variabilidade de condições de condução externas que poderiam pôr em causa o desempenho de condutores ou beneficiar outros. Por exemplo, sinais luminosos, passagem de peões, incidentes com condutores agressivos externos. Tendo sido preferencial a ideia dos 10 dias de monitorização parte-se do pressuposto que imprevistos de condução ocorreram a todos os participantes. (ver subcapitulo 3.2)

- Processamento e análise dos dados recolhidos das monitorizações, definição dos critérios de avaliação das regras de eco-condução. Nesta etapa, que evoluiu ao longo da investigação, procurou-se validar os resultados de diferentes formas com o intuito de confirmar a validade dos mesmos. (ver subcapítulo 3.5)

3.2. Monitorização

A monitorização utilizada neste projecto recorreu à tecnologia CarChip da Davis Instruments, apresentada na figura 9. Uma das vantagens deste aparelho é a sua discrição devido às suas reduzidas dimensões, outras das vantagens deste equipamento dizem respeito à facilidade de conexão ao veículo e rapidez de registo.

O equipamento liga-se à porta OBDII (ver figura 10) dos veículos. Todos os veículos fabricados a partir de 2000 são equipados desta porta localizada num raio reduzido do volante. Os dados disponíveis pela porta OBDII variam de veículo para veículo. Dentro dos parâmetros disponíveis pode-se encontrar, a velocidade da viatura, a velocidade do motor, o caudal de massa de ar, a temperatura de admissão, a pressão de admissão, a posição do acelerador20 entre muitos outros parâmetros. No entanto, nem todas estas variáveis estão disponíveis em todos os veículos através da interface OBDII, e muitas vezes apesar do aparelho ler, ou seja indicar que debita variáveis, pode existir algum problema nos sensores internos do veículo e no registo dos dados surgirem valores irrealistas.

20 Em inglês designa-se por Throttle Position

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Figura 9 Aparelho de Monitorização, CarChip (Davis Instruments)

Figura 10 Porta OBDII Fonte: 32

O aparelho permite ser programado de forma a registar no máximo cinco variáveis. Permite também optar o intervalo de tempo em que regista as variáveis. Por defeito a variável velocidade é sempre monitorizada segundo a segundo. O intervalo de tempo mínimo para o registo das restantes variáveis é de cinco segundos. Esta é uma das limitações do aparelho. Na programação do aparelho, o software permite a escolha do sistema métrico, o que dá uma certa flexibilidade de monitorização em diferentes países que utilizam diferentes sistemas de unidades, nomeadamente na área de mobilidade.

As variáveis monitorizadas para todos os condutores, com excepção do Condutor 3, foram: a velocidade (km/h), as rotações do motor (RPM), a carga (%) e o caudal de ar (kg/s).

Para o veículo do Condutor 3, uma vez que a porta OBDII não devolvia valores referentes ao caudal de ar, foi necessário monitorizar a temperatura (ºC) e a pressão (kPa) de admissão em substituição do caudal de ar.

O aparelho permite ser programado de forma a devolver feedback ao condutor quando este excede o limite de velocidade (entrada definida pelo utilizador), ou quando efectua manobras bruscas, tais como acelerações e desacelerações agressivas, cujos valores também são definidos pelo utilizador. O feedback é dado de forma de alerta sonoro.

Através de um cabo mini-USB realiza-se a ligação do CarChip ao computador, a partir do qual através do software CarChip permite obter visualização gráfica das viagens monitorizadas como a que está representada na figura 11. Permite localizar na escala temporal onde ocorreram as manobras bruscas. Fornece também em formato de tabela os parâmetros monitorizados das viagens separadamente, que possibilita exportar os dados em formato de texto para ser utilizado separadamente do software CarChip.

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Figura 11 Imagem gerada pelo Software CarChip de uma viagem exemplo.

3.3. Processamento de Dados

Para ser possível trabalhar os dados monitorizados através do CarChip, pela sua complexidade e enormes amostras foi necessário recorrer a um software que suportasse muitas observações e pudesse fazer uma análise pormenorizada dos dados. O sofware escolhido foi o MatLab21.

Em primeiro lugar foi necessário extrair os dados do software CarChip, agrupando todas as viagens de cada condutor em pastas separadas.

Tratados os dados de forma a serem correctamente lidos pelo MatLab foi necessário separá-los em dois tipos de ficheiros, um que separasse todas as viagens para permitir efectuar análises viagem a viagem e outro que tivesse todas as viagens agrupadas, de forma a acelerar a leitura pelo software ao processá-las na globalidade.

Posto isto, todo o trabalho desenvolvido neste projecto foi através do MatLab. Foram elaborados diversos programas que geram todos os resultados apresentados no capítulo 4. É de realçar no subcapítulo 4.1.2, no qual são apresentados resultados através de métodos estatísticos recorreu-se à Toolbox de estatística disponível no MatLab.

21 A versão de MatLab utilizada foi a edição MatLab 6.1

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3.4. Descrição dos Veículos Monitorizados

Neste trabalho foram analisados cinco condutores, cujas viaturas são apresentadas na tabela 1. Como já foi referido, inicialmente existiam mais condutores a serem monitorizados, cujos dados tiveram de ser abandonados pela falta de parâmetros que não ficaram registados essenciais para a análise efectuada nesta dissertação.

A ideia original era ter uma amostra mista, com veículos equipados com motores de explosão e motores diesel. No entanto, apenas cinco dos doze veículos foram correctamente monitorizados. Por coincidência todos esses veículos são motores diesel. Não sendo a metodologia apresentada exclusiva a veículos diesel.

Características Condutor 1 Condutor 2 Condutor 3 Condutor 4 Condutor5

Marca Fiat Citroën Renault Peugeot Volvo

Modelo Croma C4 Picasso Clio 207 V50

Motor Diesel Diesel Diesel Diesel Diesel

Potência Max [kW] 110(150 CV) 100(138 CV) 63 (85 CV) 50 (70 CV) 80 (109 CV)

Capacidade [cm3] 1910 1997 1461 1398 1560

Caixa de Velocidades Manual Manual Manual Manual Manual

Tracção Dianteira Dianteira Dianteira Dianteira Dianteira

Aceleração (0 até 100 km/h) [s]

9,6 12,4 12,7 15,1 12,1

Velocidade Max [km/h] 210 195 174 166 190

Consumo Combinado [l/100km]

6,1 6,1 4,4 4,5 5,0

Consumo Urbano [l/100km]

8,2 7,9 5,2 5,8 6,3

Consumo Extra-Urbano [l/100km]

4,9 5,1 4,0 3,8 4,3

Comprimento [mm] 4783 4470 3986 4030 4522

Altura [mm] 1603 1660 1496 1472 1457

Largura [mm] 1775 1830 1707 1748 1770

Peso [kg] 1530 1656 1165 1160 1341

Potência/peso[kW/kg] 0,072 0,060 0,054 0,043 0,060 Tabela 1 Características dos veículos monitorizados. Fontes: [33], [34], [35], [36] e [37]

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3.5. Critérios de Avaliação de Condução

A ideia da prática de eco-condução é reduzir os consumos e em simultâneo reduzir também as emissões. Logo o eco-condutor é definido como aquele que pratica uma condução mais económica e ecológica. Como tal, para além dos cuidados acima expressos sobre a manutenção do veículo, a escolha do veículo e do combustível existem regras que se aplicam à forma de condução que proporcionam menores consumos e emissões, as quais já foram mencionada e explicadas no subcapítulo 1.3. Tendo em conta que este trabalho baseia-se na avaliação do acto de conduzir, surge a necessidade criar indicadores numéricos que traduzam situações de condução específicas e que consigam avaliar a prática de uma eco-condução. Neste capítulo pretende-se apresentar formas de avaliar numericamente as regras de eco-condução apresentadas em [13] e resumidas na tabela 2, que indica como cada regra da prática de eco-condução se traduz matematicamente.

Dicas de Eco-Condução [13] Indicadores

1- Conduzir por antecipação Reduzir aceleração global

2- Acelerar e desacelerar suavemente Reduzir aceleração positiva e negativa

3- Evitar situações ao ralenti Reduzir situações em que vel=0 km/h

4- Nas descidas e travagens manter uma mudança engrenada

Reduzir situações em que RPM=Ralenti Λ vel>velmín km/h durante ∆t > tmín seg

5- Conduzir a baixas rotações Reduzir RPM

6- Saber analisar os consumos Reduzir consumos elevados Tabela 2 Dicas de Eco-Condução e respectivos indicadores numéricos

A tabela 2 engloba as dicas de um bom eco-condutor [13]. Estas regras, explicadas no subcapítulo 1.3 podem ser separadas em duas áreas no domínio da condução: a dinâmica (aceleração e velocidade) e a gestão da caixa de velocidades.

As duas primeiras dicas dizem respeito à dinâmica de condução, ou seja à suavidade ou agressividade nas acelerações e desacelerações efectuadas. A terceira regra faz uma chamada de atenção para evitar situações ao ralenti que não sejam necessárias. As regras correspondentes aos números 4 e 5 dizem respeito à gestão de caixa de velocidades. As reduções dos consumos (e das emissões implicitamente) são o resultado de boas práticas de condução, ou seja de uma dinâmica suave e de uma gestão de caixa de velocidades eficaz.

A primeira regra de eco-condução, “conduzir por antecipação”, não difere muito da segunda regra, “acelerar e desacelerar suavemente”. No fundo, ambas implicam o mesmo efeito na condução, é possível afirmar-se que ao cumprir a segunda regra, cumpre-se a primeira. Uma vez que ao acelerar e desacelerar suavemente está-se a praticar uma condução por antecipação, logo uma é consequência da outra, sendo avaliada pelo mesmo indicador matemático. No entanto é de realçar que uma condução por antecipação traduz-se num condutor atento às condições do trânsito, prevenindo-se com maior flexibilidade de situações imprevistas, evitando também acelerações desnecessárias.

A terceira regra, “Evitar situações ao ralenti”, por sua vez diz respeito às situações em que o motor está a funcionar, mas o deslocamento da viatura é nulo, como já foi referenciado no subcapítulo 1.3, o tempo ao ralenti é um gasto desnecessário de combustível. No entanto, todos os condutores que participaram neste trabalho efectuam maioritariamente percursos urbanos, onde obrigatoriamente ocorrem situação de trânsito que implica ralenti, tais como paragens obrigatórias em sinais luminosos. Naturalmente há condutores que podem percorrer trajectos com mais ou menos ocorrências de sinais luminosos. Não

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seria um indicador justo, uma vez que a ideia seria avaliar o tempo desnecessário ao ralenti e não penalizar por tempo ao ralenti obrigatório. Com este tipo de monitorizações não é possível averiguar se se trata de situações de ralenti obrigatórias ou desnecessárias. Caso se optasse por contabilizar todos os momentos em que o motor estivesse a funcionar e a velocidade do veículo fosse nula, seria uma análise extremamente subjectiva, conduzindo a resultados falaciosos. O tempo ao ralenti é um indicador subjectivo, uma vez que depende essencialmente das condições de trânsito, sinais luminosos, congestionamento entre outros factores, para servir como parâmetro avaliador teria de ser realizada uma monitorização mais exaustiva para avaliar se a percentagem de tempo ao ralenti é justificável ou não. Posto isto, optou-se por avaliar o tempo ao ralenti no início e no final de cada viagem.

A quarta regra, “Nas descidas e travagens, manter sempre uma mudança engrenada”, esta regra diz respeito ao aproveitamento do corte de injecção de combustível. Actualmente todos os veículos são dotados desta tecnologia, o que possibilita em situações de descida e/ou travagem, mantendo uma mudança engrenada e retirando a actuação do pedal do acelerador, deixando o veículo em movimento por acção da inércia resulta em consumos nulos. Logo esta regra possibilita poupar combustível em situações, que seja possível este aproveitamento do corte de injecção de combustível. O critério encontrado para avaliar esta situação resultou por contraste, ou seja penalizar as situações em que numa descida ou numa travagem os condutores conduzam em modo desengrenado, isto é em ponto morto. As condições expressas na tabela serão explicadas que explicitam o indicador numérico no subcapítulo 3.5.3. Situações em que numa descida os condutores não desactivam o acelerador, não estão a saber aproveitarem o corte de injecção. É importante perceber que esta dica de eco-condução, publicada em no site da eco-condução Portugal [33] implica necessariamente a desactivação do acelerador e só desta forma resulta em consumo nulo, não basta ter uma mudança engrenada naturalmente.

O parâmetro que diz respeito à regra 5, “Conduzir a baixas rotações”, não foi avaliado neste trabalho, uma vez que esse critério está não só relacionado com uma boa gestão da caixa de velocidades, bem como, com os regimes de velocidade predominantes adoptados. Neste trabalho os condutores não percorreram os mesmos trajectos. Outra das razões, não menos importante, é o facto de não ser universal uma gama eco de RPM. Por não existir um intervalo eco de RPM, e por ser subjectivo adoptar um, uma vez que os veículos, embora todos a diesel, são diferentes e poderiam ter gamas de RPM eficientes diferentes. Optou-se por abandonar este critério na avaliação efectuada dos condutores.

O sexto conselho de eco-condução, “Saber analisar os consumos” foi encarado neste projecto com o fim de redução dos consumos naturalmente. Para tal também serve como indicador analisar se realmente se apurou uma redução de consumos ao aplicar uma condução mais correcta. No fundo este indicador é o resultado da aplicação de todas as outras medidas acima referidas.

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3.5.1. Dinâmica

É dada uma grande ênfase ao perfil dinâmico dos condutores, uma vez que este divide o comportamento de condução em duas categorias: agressivo e suave. É sabido que é no acto de acelerar que os consumos mais elevados se verificam [10]. Daí a importância dada na análise dos regimes transientes, acelerações e desacelerações. Uma alteração na dinâmica de um perfil agressivo para um perfil suave traduz-se directamente numa redução de consumos. Sendo esse é um dos aspectos que esta dissertação pretende demonstrar, foi realizada uma análise pormenorizada da dinâmica de todos os participantes, que engloba todos os segundos de condução monitorizados. (ver exemplo na figura 12)

Perfil Dinâmico

Como se obtém:

O perfil dinâmico é feito individualmente para todos os condutores, em que é tido em conta todas as viagens monitorizadas, uma vez que a ideia é preencher o perfil do condutor. Sendo o parâmetro velocidade (km/h) registado segundo a segundo, e tendo em conta que, através de cada variação da velocidade num intervalo de tempo de um segundo obtém-se a aceleração. É possível analisar segundo a segundo de todas as viagens efectuadas pelos condutores, através da aceleração em função da velocidade, e desta forma obter para cada condutor a sua “mancha” ocupada no diagrama dinâmico. As travagens traduzem-se como desacelerações, ou seja acelerações negativas.

O que representa:

O perfil dinâmico reflecte a suavidade/agressividade do comportamento de condução. O condutor suave é aquele que apresenta um perfil dinâmico estreito, com acelerações e desacelerações baixas. O condutor agressivo, por sua vez apresenta um perfil mais preenchido, ocupando uma “mancha” de maiores dimensões.

zonas Críticas:

Através de um diagrama de dinâmica exemplo (ver figura 12) é possível observar as áreas críticas do perfil correspondem às acelerações/desacelerações bruscas e velocidade excessiva. Os dados utilizados na imagem que se segue são provenientes das monitorizações realizadas com o Fiat Croma referentes ao Condutor 1.

Figura 12 Perfil dinâmico do Condutor 1 antes da formação em eco-condução realçando as zonas críticas.

30

Surgiu então a necessidade de desenvolver metodologias que avaliassem o comportamento dinâmico dos condutores. Neste subcapítulo serão apresentadas duas metodologias de análise: a análise de VSP e a análise baseada em métodos estatísticos.

3.5.1.1. Análise VSP

Quando se trata de medições reais em estrada, dada a enorme variabilidade de condições de condução, torna-se muito complicado (ao contrário de medições em bancos de rolos ou em simulação numérica em que as variáveis são mais facilmente manipuladas) correlacionar eventos específicos com emissões e consumos e ter dados estatisticamente suficientes para validarem e compararem diferentes desempenhos do veículo e diferentes comportamentos de condução. Em termos de situação de condução, esteja o veículo a efectuar uma subida íngreme, a efectuar uma aceleração brusca, ou em velocidade excessiva, a potência de saída do motor pode ser a mesma nessas diferentes situações citadas. De igual forma se estiver em modo suave, ou seja a desacelerar, ou numa situação de descida sem actuação do acelerador com uma mudança engrenada, ou seja em situação de corte de injecção. A ideia é utilizar uma metodologia que agrupe situações de exigências ao motor de potência iguais, i.e. as mesmas condições de funcionamento e associar essas ao perfil de dinâmica de condução.

Descrição do método de cálculo do VSP

O método seleccionado para comparar situações de funcionamento do motor semelhantes é a metodologia VSP – Vehicle Specific Power [23], [16] e [17]. O conceito de VSP é definido como sendo a potência por unidade de massa do veículo. É uma função que engloba a dinâmica de condução (a velocidade e aceleração), a topografia (declive da estrada), o coeficiente aerodinâmico e o coeficiente de resistência de rolamento. Desta forma o VSP é uma metodologia bastante completa em termos de parâmetros de condução, permitindo uma boa avaliação dos consumos e emissões para monitorizações de veículos.

Figura 13 Representação das componentes que envolvem o conceito do VSP

31

A equação de VSP surge então da seguinte forma:

��� � ��� � sin �� � ����.������ê���� � � ����.�������â ��� �! (1)

Sendo:

VSP “Vehicle Specific Power” [W/kg]

v Velocidade do veículo [m/s]

a Aceleração do veículo [m/s2]

φ Inclinação da estrada [radianos]

Coeficiente resistência Coeficiente de resistência de rolamento

Coeficiente aerodinâmica Coeficiente aerodinâmico

Uma vez que o presente estudo é exclusivo para veículos ligeiros foram considerados os seguintes valores para os coeficientes de resistência de rolamento e aerodinâmico, 0.132 e 0.000302 respectivamente. [17]

O VSP foi então estimado através de dados monitorizados [23] segundo a segundo permitindo obter distribuições homogéneas, sendo desta forma possível agrupar o VSP em 14 modos como está apresentado na tabela 3. É importante realçar que o modo VSP 3 corresponde à situação de Ralenti num veículo ligeiro, ou seja em valor absoluto o modo ralenti corresponde a valores de VSP entre o zero e a unidade representado na figura 15.

Classe VSP Definição Classe VSP Definição

1 VSP < -2 8 13 ≤ VSP ≤ 16

2 -2 ≤ VSP ≤0 9 16 ≤ VSP ≤ 19

3 0 ≤ VSP ≤ 1 10 19 ≤ VSP ≤ 23

4 1 ≤ VSP ≤ 4 11 23 ≤ VSP ≤ 28

5 4 ≤ VSP ≤ 7 12 28 ≤ VSP ≤ 33

6 7 ≤ VSP ≤ 10 13 33 ≤ VSP ≤ 39

7 10 ≤ VSP ≤ 13 14 39 ≤ VSP

Tabela 3 Classes do VSP

Por razões de limitações de variáveis de monitorização, não foi possível contabilizar a influência que o declive tem nesta análise. Assume-se portanto topografia plana, ou, por outras palavras assume-se que as subidas efectuadas são tantas quanto as descidas.

32

O desafio que se coloca neste momento está em utilizar esta metodologia do VSP para analisar os diferentes perfis de condução dos participantes. Como ponto de partida na formulação da metodologia esboçaram-se isolinhas do VSP correspondentes aos valores de VSP absolutos -32, -16, -8, -4, -2, 2, 4, 8, 16 e 32 (ver figura 14) como o intuito de cobrir a área toda do perfil dinâmico que corresponde às manchas dinâmicas dos condutores.

Figura 14 Isolinhas do VSP (-32,-16,-8,-4,-2,2,4,8,16,32)

Figura 15 Isolinhas do VSP (0,1) que delimitam o VSP que representa o ralenti

33

Ao analisar o método de VSP identificam-se duas influências divididas em duas componentes, componente va (velocidade*aceleração) e componente v (velocidade). A componente va tem uma maior influência para velocidades baixas, uma vez que o coeficiente de aerodinâmica reduz bastante o peso da velocidade, quando esta assume valores baixos. No entanto a componente v, pesa mais na expressão para velocidades altas. Tendo em conta que o poder de aceleração dos veículos diminui para velocidades altas, as acelerações tendem a ser reduzidas para situações de excesso de velocidade.

Fazendo uma analogia com o tipo de percursos efectuados com o que foi expresso no parágrafo anterior. Para percursos tipicamente urbanos, a influência da aceleração é mais significativa. Para percursos extra-urbanos a componente da velocidade adquire um peso predominante.

Tendo em vista o objectivo deste projecto, monitorizar a influência do comportamento de condução nos consumos, com o intuito de utilizar o método VSP surgiu a necessidade de separar as influências dos componentes va e v e atribuir um sistema de pontuação a cada de forma a avaliar os diferentes perfis dinâmicos dos condutores.

Componente va

Para avaliar a influência da componente va na dinâmica de condução foi inicialmente necessário visualizar qual a influência do va nas isolinhas do VSP, para tal esboçou-se as isolinhas va , dentro da mesma lógica de procedimento que foi realizada para o VSP, neste caso para o va isolado. Esboçaram-se as isolinhas de va correspondentes aos valores -32, -16, -8, -4, -2, 2, 4, 8, 16 e 32 (ver figura 16) de forma a separar as zonas no perfil dinâmico.

Figura 16 Isolinhas de va (-32, -16, -8, -4, -2, 2, 4, 8, 16, 32)

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As isolinhas va delimitam diferentes intervalos, tornando visíveis zonas bem definidas que traduzem diferentes comportamentos de condução.

Com o objectivo de penalizar a agressividade e beneficiar a suavidade da componente va foram atribuídos diferentes pontuações para os diferentes intervalos de va. Essas pontuações apresentam-se na tabela 4.

va [0 2] [2 4] [4 8] [8 16] [16 32] [0 -2] [-2 -4] [-4 -8] [-8 -16] [-16 -32]

Pontuação 100 50 0 -50 -100 100 70 40 10 -20

Tabela 4 Escala de pontuação correspondente aos diferentes intervalos de va.

Outro aspecto relevante nesta análise está no facto dos condutores não terem o mesmo número de observações antes e depois da formação em eco-condução. Embora não divirjam muito, foi necessário dividir cada ponto monitorizado pela totalidade de pontos de cada condutor, devolvendo, desta forma, a igualdade de análise para todos os condutores.

Como é possível verificar na tabela 4 a escala do va positivo é diferente da escala do va negativo. Tal facto justifica-se uma vez que uma aceleração agressiva é mais grave que uma desaceleração brusca em termos de efeito nos consumos. A travagem em si não consome combustível, embora provoque desgaste nos travões, as desacelerações não têm qualquer efeito directo no consumo de combustível. No entanto, as desacelerações são graves por consequência, isto porque ao efectuar uma travagem, será necessária uma aceleração para compensar a desaceleração e as acelerações sim têm um efeito directo no consumo de combustível. Deste modo, uma condução por antecipação reduz tanto as acelerações como as desacelerações como já foi mencionado no subcapítulo 3.5. De forma a pontuar as acelerações e as desacelerações de uma forma mais correcta, adoptou-se uma escala de pontuação distinta para os diferentes casos. Tendo ambas a pontuação máxima de 100 pontos, mas a aceleração positiva desce de 50 em 50 pontos à medida que passa de intervalo de va. Por outro lado, a variação de intervalo no caso da desaceleração é penalizado de 30 em 30 pontos, por se considerar menos grave, mas mesmo assim as desacelerações bruscas devem ser penalizadas e reduzidas na prática de uma eco-condução.

35

A figura 17 traduz toda esta informação graficamente.

Figura 17 Isolinhas va com os respectivos intervalos de pontuação.

Componente v

A componente v corresponde à influência da velocidade. Analogamente ao procedimento realizado para a componente va também foi atribuída uma escala de pontuação que beneficia a circulação a velocidades baixas. O sistema de pontuação funciona da forma que garante a pontuação máxima de 100 pontos, penalizando de forma linear a partir dos 90km/h, em que a partir dos 120km/h a pontuação atribui valores negativos. A figura 18 apresenta a escala de pontuação atribuída à componente v.

Figura 18 Representação da escala de pontuação para a velocidade

36

3.5.1.2. Análise ANOVA1

Para analisar os perfis dinâmicos dos condutores com diferentes dispersões, valores esperados, desvios padrões e dimensões foi necessário recorrer a métodos estatísticos para serem considerados estatisticamente as diferenças entre os perfis, se efectivamente forem validados estatisticamente diferentes. Esta abordagem é realizada na dinâmica de condução, bem como na análise de consumos apresentada no subcapítulo 4.4.

Neste trabalho é abordada uma técnica estatística, a análise de variância (ANOVA) seguido de um método complementar conhecido pelo teste de Tukey-Kramer. Recorreu-se ao ANOVA 122, que tem sido muito popular em estudos publicados, inclusive nesta área de estudo com abordagens semelhantes ao presente trabalho, mobilidade e transportes, [26], [27] e [31] como foram os casos apresentados no capítulo 2.

A análise de variância possibilita a comparação entre parâmetros de mais do que duas populações. A partir da análise da dispersão total presente num conjunto de dados, a análise de variância permite identificar os factores deram origem a essa dispersão e avaliar a contribuição de cada um deles. Por outras palavras o teste da ANOVA1, testa a significância de diferença entre médias amostrais, ou equivalentemente testa a hipótese de nulidade, de que as médias amostrais são todas iguais. [38]. O método ANOVA baseia-se no teste de Fisher23.

Aplicando a terminologia incidente neste trabalho: através do método estatístico do ANOVA1 verifica-se se realmente os condutores apresentam comportamentos significantemente diferentes uns dos outros, que estatisticamente possam ser distinguidos.

Seguido do ANOVA1 que apresenta um resultado positivo ou negativo relativamente às diferenças significativas das médias amostrais dos diferentes condutores. Surgiu a necessidade de avaliar essas mesmas diferenças. O método de Tukey surge como complementar do método do ANOVA 1. Uma vez que os grupos (condutores) apresentam um número de observações (número de viagens) distintas uns dos outros era também necessário um método que avaliasse conjuntos de dados com diferentes dimensões daí a razão da utilização do método de Tukey-Kramer, que é precisamente um método que permite avaliar grupos com um número de amostras diferentes uns dos outros. O método Tukey-Kramer baseia-se em na distribuição t-student e efectua intervalos de confiança a 95%.

No entanto o método ANOVA1 apresenta algumas restrições estatísticas. O ANOVA1 é um modelo paramétrico, ou seja assume normalidade nas observações de cada grupo, o que significa que a variável de estudo, seja esta a aceleração, a desaceleração, a velocidade, a potência entre outras possíveis, tenham uma distribuição normal e assume também a homocesdaticidade (homogeneidade na variância) dessas mesmas variáveis. A grande maioria dos estudos realizados com este método estatístico ignoram estas restrições, inclusive estudos estatísticos realizados apoiam que o método é suficientemente robusto e apresenta resultados fiáveis mesmo violando estas restrições [39]. O problema destas restrições coloca em risco estudos que se baseiam em poucas observações, no presente estudo esse problema não se coloca.

A implementação do método ANOVA1 é realizada através da Toolbox estatística fornecida pelo MatLab. [40]

22 A designação “1” diz respeito ao factor fixo que é imposto ao método, que será a variável que permite diferenciar as observações de grupo para grupo. 23 Mais conhecido por F-test

37

3.5.2. Ralenti

A metodologia para avaliar as situações ao ralenti desnecessárias, dentro das limitações deste indicador neste tipo de logística operacional, de acordo com o que já foi anteriormente referido no subcapítulo 3.5 pelo facto da monitorização ter sido realizada de forma não exaustiva, impossibilita reconhecer nas viagens todos os períodos de ralenti desnecessário. No entanto no início e final de cada viagem não há qualquer justificação para períodos de ralenti. Dessa forma foram analisados todos os tempos em que a velocidade era nula no início e no final das viagens, obtendo uma média de tempo ao ralenti desnecessário.

É de realçar que o tempo ao ralenti no início de uma viagem é ainda beneficiado, uma vez que o aparelho demora alguns segundos a começar a registar. Esse intervalo de tempo de início de registo do aparelho não foi possível precisar, uma vez que varia de veículo para veículo e nem sempre é constante para a mesma viatura.

3.5.3. Gestão de Caixa

Dentro do que foi expresso sobre a abordagem da gestão da caixa no subcapítulo 3.5, a metodologia adoptada refere-se ao aproveitamento dos momentos de corte de injecção. Para efectuar um bom aproveitamento desses momentos é necessário ter em conta a necessidade de manter uma mudança engrenada, de preferência a mudança mais elevada, e retirar a actuação do acelerador, de forma a permitir o deslocamento do veículo pela acção da inércia sem consumir combustível.

A metodologia adoptada para avaliar este indicador foi analisar os momentos em que os condutores em situação de descida ou travagem colocam a posição de ponto morto na caixa de velocidades, não procedendo desta forma a uma boa gestão de caixa de velocidades e desperdiçando momentos de consumo nulo.

Para tal foi necessário identificar indicadores numéricos que traduzissem este comportamento, que foram os seguintes:

RPM= Ralenti

∆t>2seg

v>30km/h

O primeiro indicador é o que caracteriza a má gestão de caixa de velocidades. Uma vez que a velocidade de ralenti varia de veículo para veículo e no mesmo veículo sempre assume o mesmo valor, a forma de identificar RPM=Ralenti foi admitir que RPM tinha de ser inferior ao valor de 950rpm. O segundo, por sua vez serve para o programa não abranger situações de mudanças na caixa de velocidades, por vezes ao efectuar uma troca na caixa, o tempo em que a actuação da embraiagem está a fundo traduz na velocidade do motor um valor igual ao ralenti, desta forma por segurança, o intervalo de tempo em que RPM é igual ao ralenti tem de ser superior a dois segundos. O terceiro indicador que impõe que a velocidade tem de ser superior a 30km/h serve para não confundir situações de não aproveitamento de corte de injecção com situações de pré-paragem, uma vez que numa situação trânsito que obrigue o condutor a imobilizar a viatura, este actua a embraiagem e a velocidade do motor desce para a velocidade de ralenti.

A metodologia realizada neste projecto contabiliza os quilómetros percorridos em situação de não aproveitamento de corte de injecção em relação aos quilómetros totais percorridos durante o período de monitorização, obtendo desta forma a percentagem de distância em que não é cumprida é regra de eco-

38

condução. Efectua a mesma análise antes e depois da formação em eco-condução para avaliar se ocorreram progressos.

3.5.4. Consumos

Cálculo do Consumo em Veículos Diesel

Através dos parâmetros monitorizados foi necessário recorrer a uma metodologia possível para obter o caudal de combustível.

Tendo em conta que os motores diesel funcionam sempre em excesso de ar, o cálculo do consumo de combustível para motores diesel não é tão simplificado como para o caso dos motores de explosão, estes, por sua vez, é válido assumir a estequiometria da mistura ar-combustível, ou seja que a quantidade de massa de ar que entra no interior do motor é equivalente à massa de combustível.

No caso dos motores diesel o caso complica-se, foi então necessário recorrer a uma metodologia válida do cálculo dos consumos utilizando exclusivamente os dados disponíveis na interface OBD.

Através da norma ISO15031-5 [41] foi possível apurar que a carga (um dos parâmetros monitorizados) para veículos equipados com motores de explosão é tipicamente um indicador do caudal de massa de ar instantâneo a dividir pelo caudal de massa de ar em situação de abertura máxima da borboleta em função da velocidade de rotação do motor, onde a massa de ar é correlacionada com a altitude e temperatura ambiente. No caso dos motores diesel, acrescenta a norma, é válido substituir, na fórmula da carga calculada, o valor do caudal de massa de ar pelo valor do caudal de massa de combustível.

Esta metodologia já foi utilizada previamente em [18].

Através desta norma, o problema simplificou-se, tendo sido possível obter a seguinte expressão de cálculo do consumo de combustível para motores diesel.

"#$ � "����%� 1' í�

2� Sendo:

mfu Massa de combustível (kg/s);

mar Caudal mássico de ar (kg/s);

Carga Binário gerado relativo ao binário máximo disponível (%);

λmín Coeficiente de excesso de ar mínimo admitido na mistura;

Por uma questão de unidades, surgiu a necessidade de obter o valor do consumo de combustível em l/100km, tratando-se esta da unidade energética mais recorrente na indústria automóvel na Europa, com excepção do Reino Unido. Tendo em conta que a velocidade instantânea (km/h) é um parâmetro monitorizado e que a massa específica do combustível é 0,84kg/l, foi possível obter o valor instantâneo do consumo de combustível em l/100km através da seguinte expressão:

"#$ + ,100."/ �

"�� +.0 /

+"��"#$/

���123435' í�

��%�%�100

36000 9 100.":�;0<:�:������=>?@

= AB�=>? C A

3�

39

O parâmetro λmín é uma característica específica dos motores e varia de veículo para veículo no caso dos motores diesel. O excesso de ar mínimo pode ser encarado como um compromisso entre o ganho de potência e a deterioração do rendimento (devido a fenómenos de ocorrência de combustão incompleta). Esse compromisso estabelecido pode depender dos objectivos do utilizador ou da legislação aplicável. A situação mais comum que define esse limite é o aparecimento de fumo visível no escape do motor. O coeficiente de excesso de ar será tanto mais baixo quanto menor e mais rápido for o motor. Segundo [42] poder-se-á apontar os seguintes valores do coeficiente de excesso de ar mínimo para motores de automóveis:

• 1.05 a 1.10 (limite de fumo) – motores turbo-alimentados de concepção actual e com uma injecção sofisticada;

• 1.10 a 1.2 (limite de fumo) – pequenos motores onde é exigido uma boa relação potência/peso;

Uma vez que esse valor não é fornecido pelos fabricantes e nos parâmetros de monitorização não englobam essa característica, foi necessário recorrer ao programa numérico desenvolvido por [43] que devolve os seguintes valores de coeficientes de excesso de ar mínimo para os diferentes veículos monitorizados neste trabalho apresentados na tabela 5.

Veículos Coeficiente de Excesso de Ar Mínimo, λmín

Fiat Croma (Condutor 1) 1,21

Citroën Picasso (Condutor 2) 1,21

Renault Clio (Condutor 3) 1,20

Peugeot 207 (Condutor 4) 1,19

Volvo V50 (Condutor 5) 1,21 Tabela 5 Coeficiente de excesso de ar mínimo dos diferentes veículos. Fonte: [43]

Cálculo dos Consumos do Condutor 3

Todos os veículos, excepto a viatura do condutor 3, devolviam o valor do caudal de massa de ar, mar. Tratando-se de um parâmetro essencial no cálculo do caudal mássico de combustível foi necessário um cálculo adicional, a partir dos parâmetros monitorizados devolvidos pela interface OBDII do Renault Clio (Condutor 3) velocidade de rotação do motor, RPM, temperatura e pressão de admissão. Com o intuito de obter o caudal de massa de ar recorreu-se à seguinte expressão:

"�� � D 12

E�F60

FG�EH 4�

Onde:

mar caudal de massa de ar, (kg/s);

D cilindrada do motor, (m3);

RPM velocidade de rotação do motor, (rpm);

MAP24 pressão, (Pa);

R constante de gás perfeito, (286J/kg/K);

T temperatura, (K);

24 MAP designa, do inglês, Manifold Air Pressure;

Comparação dos veículos nos consumos

Surgiu então, a necessidade de comparar os valores de consumos Realçando o facto que todos os veículos monitorizados são europeus fabricados após o ano 2000, logo efectuaram o novo ciclo de condução europeu, NEDC, representado na figuradiferentes marcas dos veículos monitorizados, (Citroën, Fiat, Peugeot, Renault, e Volvo), publicam dentro dos parâmetros de especificações os consumos em l/100km para três diferentes tipos de circuitos, como foram apresentados na tabela cenários de circuitos possíveis: urbano, rural e misto. Uma vez que todos os participantes afirmaram efectuar percursos mistos, maioritariamente urbanos sãomistos publicados pelos diferentes fcomparação entre os consumos dos diferentes veículos.

Figura 19 Novo ciclo de condução europeu, NEDC

25 O novo ciclo de condução europeu,

dos veículos ao contrário do anterior. O ciclo é composto por quatro ciclos de condução urbanos, condução em cidade e um ciclo extra urbano, EUDC, simulando a condução em auto2000, data a partir da qual todos os veículos europeus são submetidos a efectuádas certificações e efectuar os testes de consumos e emissões.

nos consumos

Surgiu então, a necessidade de comparar os valores de consumos entre os diferentes participantes. Realçando o facto que todos os veículos monitorizados são europeus fabricados após o ano 2000, logo efectuaram o novo ciclo de condução europeu, NEDC, representado na figura 19. Os fabricantes das

ículos monitorizados, (Citroën, Fiat, Peugeot, Renault, e Volvo), publicam dentro dos parâmetros de especificações os consumos em l/100km para três diferentes tipos de circuitos, como foram apresentados na tabela 1. São contemplados, apresentados pelos fabcenários de circuitos possíveis: urbano, rural e misto. Uma vez que todos os participantes afirmaram

, maioritariamente urbanos são utilizados os consumos referentes aos circuitos mistos publicados pelos diferentes fabricantes dos respectivos veículos como forma de

dos diferentes veículos.

Novo ciclo de condução europeu, NEDC25 . Fonte: [3]

O novo ciclo de condução europeu, composto maioritariamente de circuito urbano, já engloba o arranque

. O ciclo é composto por quatro ciclos de condução urbanos, condução em cidade e um ciclo extra urbano, EUDC, simulando a condução em auto-estrada. Foi apresentado em 2000, data a partir da qual todos os veículos europeus são submetidos a efectuá-lo com a finalidade de obtenção

testes de consumos e emissões.

40

entre os diferentes participantes. Realçando o facto que todos os veículos monitorizados são europeus fabricados após o ano 2000, logo

. Os fabricantes das ículos monitorizados, (Citroën, Fiat, Peugeot, Renault, e Volvo), publicam

dentro dos parâmetros de especificações os consumos em l/100km para três diferentes tipos de . São contemplados, apresentados pelos fabricantes, três

cenários de circuitos possíveis: urbano, rural e misto. Uma vez que todos os participantes afirmaram utilizados os consumos referentes aos circuitos

abricantes dos respectivos veículos como forma de tornar possível a

circuito urbano, já engloba o arranque-a-frio

. O ciclo é composto por quatro ciclos de condução urbanos, ECE, simulando a estrada. Foi apresentado em

lo com a finalidade de obtenção

41

4. Resultados

Neste capítulo apresentam-se os resultados relativos às diferentes análises realizadas, tendo em conta todos os parâmetros realçados no capítulo anterior.

Em primeiro lugar apresenta-se a análise realizada aos perfis dinâmicos (aceleração e velocidade) dos condutores, que engloba o subcapítulo 4.1. Nesta análise começa-se por justificar a validade de comparação dos perfis dos condutores antes e depois da formação. Posteriormente são apresentados os resultados obtidos através das duas metodologias desenvolvidas com o intuito de avaliar estes perfis: o método VSP, subcapítulo 4.1.1, e métodos estatísticos, subcapítulo 4.1.2., e finalmente procede-se à comparação dos resultados gerados nas diferentes análises no subcapítulo 4.1.3.

Em segundo lugar, no subcapítulo 4.2 apresentam-se os resultados obtidos através da metodologia de análise do tempo desnecessário ao ralenti de cada condutor, as evoluções individuais com a formação em eco-condução e uma comparação global entre os diferentes condutores.

De seguida, no subcapítulo 4.3, demonstra-se os resultados obtidos para a análise de aproveitamento dos momentos de corte de injecção de combustível onde se comparam os desempenhos nesta matéria dos diferentes condutores, evidenciando-se também as evoluções dos condutores individualmente com a formação em eco-condução.

Por fim, realiza-se uma análise de consumos. Como já foi acima referido, ao aplicarem-se novos hábitos de condução o resultado só será realmente positivo se estes traduzirem-se numa redução de consumos. Neste subcapítulo apresentam-se as evoluções individuais dos condutores e através da metodologia apresentada no subcapítulo 3.5.4. apresenta-se uma comparação dos diferentes condutores em termos de consumos anulando o facto de conduzirem veículos distintos.

4.1. Dinâmica

Perfil Dinâmico dos Condutores

Neste trabalho foram realizadas monitorizações sem acompanhamento directo. Por um lado é positivo, dando a liberdade aos participantes para realizarem a sua condução livremente sem serem condicionados pelo facto de estarem a ser monitorizados. Por outro lado, permite também que os condutores não cumpram as regras de eco-condução na segunda fase de monitorização e que efectuem trajectos muito diferentes dos realizados na primeira fase, comprometendo desta forma os resultados experimentais.

Com o intuito de verificar se os condutores tinham diferenciado muito os trajectos percorridos apresentam-se as imagens representadas nas figuras 20, 21, 22, 23 e 24, que traduzem a dinâmica dos condutores tridimensionalmente, ou seja apresenta-se a aceleração em função da velocidade e a frequência desses pares aceleração, velocidade. O que estes gráficos pretendem é demonstrar a regiões dos perfis de maior densidade de ocorrência. Embora todos os participantes tenham afirmado que haviam efectuado praticamente os mesmos percursos na segunda fase de testes, que percorrem na primeira, surgiu a necessidade de confirmar.

Partindo do pressuposto que os trajectos se mantiveram similares, os limites de velocidade dos locais de passagem mantiveram-se, mesmo que estes não fossem cumpridos na primeira fase e passassem a ser respeitados na segunda fase, a velocidade adoptada pelos condutores não deverá variar muito, logo espera-se verificar perfis semelhantes, embora mais suaves.

42

Naturalmente que ao alterarem o comportamento de condução também será expectável que se observem diferenças nos perfis, mas essas diferenças dizem respeito essencialmente às gamas de acelerações e às velocidades máximas atingidas, mas a densidade de pontos dever-se-á manter nas mesmas regiões, preferencialmente num regime de acelerações mais suave.

Figura 20 Dinâmica 3D do Condutor 1 antes e depois da formação em eco-condução

Figura 21 Dinâmica 3D do Condutor 2 antes e depois da formação em eco-condução

43

Figura 22 Dinâmica 3D do Condutor 3 antes e depois da formação em eco-condução

Figura 23 Dinâmica 3D do Condutor 4 antes e depois da formação em eco-condução

Figura 24 Dinâmica 3D do Condutor 5 antes e depois da formação em eco-condução

Estes gráficos em 3D servem para ilustrar o perfil de condução dos condutores antes e depois da formação. Estes diagramas serviram para verificar se os condutores teriam mudado muito as rotas efectuadas na segunda parte da formação. Uma vez que a ideia inicial era manter a mesma rotina de condução, apenas mudando os hábitos. Essas mudanças de hábitos não são facilmente observáveis nestes diagramas. Desta forma estes diagramas apenas ilustram na totalidade o perfil de condução dos condutores antes e depois de serem esclarecidos das boas práticas de condução.

Analisando os resultados, apenas o Condutor 1 levantou alguma suspeita. Voltado a ser questionado, o Condutor1 voltou a garantir ter realizado percursos muito similares nas duas fases de monitorização, o que leva a crer que tenha adoptado velocidades mais baixas, pelo menos em percurso urbano, na zona de v<50km/h, uma vez que essa zona parece ter sido mais evidenciada na segunda parte de monitorizações.

A mudança comportamental pretendida avaliar com boas práticas de condução dificilmente são verificadas nestes resultados apresentados. Numa tentativa de visualizar essas alterações recorre-se a diagramas de dinâmica bidimensionais, ou seja a gráficos que representem a aceleração em função da velocidade.

44

As figuras 25, 26, 27, 28 e 29 pretendem demonstrar os perfis dinâmicos antes e depois da formação em eco-condução sobrepostos. Visualmente é possível verificarem-se pequenas diferenças nos perfis em termos de velocidade máxima, acelerações e desacelerações bruscas.

É importante realçar que através destes diagramas não é possível visualizar em que zonas os condutores se encontraram com maior frequência. Uma vez que cada ponto monitorizado representa, como já foi referido anteriormente, um par velocidade, aceleração.

Estas imagens podem dar ideias erradas relativamente ao progresso dos condutores. Uma vez que o programa que gera estes resultados sobrepõem os pontos. Exemplificando, um condutor pode ter sido muito mais suave na segunda fase de monitorização, mas ter efectuado uma aceleração brusca numa dada circunstância, o perfil vai-se apresentar mais disperso, dando a ideia que foi tanto ou mais agressivo que na primeira fase. Esse aspecto é preciso ser levado em conta na observação destes gráficos.

Figura 25 Dinâmica do Condutor 1 antes de depois da formação em Eco-Condução

45

Figura 26 Dinâmica do Condutor 2 antes de depois da formação em Eco-Condução

46

Figura 27 Dinâmica do Condutor 3 antes de depois da formação em Eco-Condução

Figura 28 Dinâmica do Condutor 4 antes de depois da formação em Eco-Condução

Figura 29 Dinâmica do Condutor 5 antes de depois da formação em Eco-Condução

47

Na análise visual destes gráficos verificam-se ligeiras alterações na gama de acelerações realizadas. No entanto, é preciso ter em conta que não está contemplada a densidade de frequência de pontos nestes diagramas. Todos os condutores realizaram mais de 100 viagens e basta uma ter sido mais agressiva para visualmente neste tipo de gráficos, danificarem a sua imagem comportamental.

Ao sobrepor todos os condutores obtém-se a figura 30, que representam os perfis antes e depois da formação em eco-condução. Uma vez que o programa sobrepõe os perfis por ordem, surgiu a necessidade de apresentar a imagem 31, que exclui o Condutor 5.

Figura 30 Dinâmica dos Condutores antes e depois da formação em Eco-Condução

Figura 31 Dinâmica dos Condutores (com excepção do Condutor 5) antes e depois da formação em eco-Condução

Observam-se claramente diferenças entre os perfis dinâmicos dos condutores. O Condutor 1 parece ser o mais agressivo. A incerteza coloca-se sempre na análise visual destes perfis, pela questão acima referida, poderá ter sido uma viagem, que esteja a danificar a sua imagem no assembling dos perfis. No entanto, é válido afirmar que o Condutor 4 é certamente o mais suave do grupo.

O desafio que se coloca neste momento está na forma de provar que o Condutor 4 representa o condutor mais suave deste grupo e avaliar as posições dos restantes participantes.

48

Para ajudar a avaliar estes gráficos, recorreu-se a alguns parâmetros estatísticos apresentados na tabela 6, que interpretam questões de análises de diversos pontos discretos, como é o caso do desvio padrão, σ, que é uma medida de dispersão em torno da média.

O desvio padrão e a variância são as medidas mais comuns de dispersão estatística. A variância é definida como o quadrado do desvio padrão. O desvio padrão tem a vantagem de ter as mesma unidades que a variável que está a tratar. Sendo µ e σ os símbolos matemáticos que representam a média e o desvio padrão respectivamente.

Média, µ, e Desvio Padrão, σ, para as variáveis: velocidade, aceleração e desaceleração

Condutor Fase

Velocidade (km/h) Aceleração (m/s2) Desaceleração (m/s2)

µ σ µ σ µ σ

1- A 30.5955 38.5674 0.8282 0.6588 -0.8581 0.7151

1- D 47.6927 43.7389 0.7136 0.5828 -0.7567 0.6571

2- A 21.1209 23.5315 0.7022 0.4871 -0.7306 0.5273

2- D 21.5501 23.3052 0.6831 0.4749 -0.6994 0.5031

3- A 61.4847 40.2836 0.5729 0.4589 -0.6758 0.5744

3- D 71.3893 38.3093 0.5321 0.4174 -0.6131 0.5324

4- A 54.3577 31.3385 0.5377 0.4347 -0.5949 0.5154

4- D 41.9946 21.5932 0.4760 0.3856 -0.5394 0.4331

5- A 29.8063 31.5078 0.6666 0.5185 -0.6855 0.5729

5- D 56.0337 46.1199 0.5642 0.4218 -0.6007 0.5083 Tabela 6 Média e desvio padrão para as variáveis: velocidade, aceleração e desaceleração antes e depois da formação em eco-condução.

Através dos valores apresentados na tabela 6 verifica-se que no caso da velocidade em termos médios apenas o Condutor 4 apresentou uma redução na velocidade. Todos os outros participantes aumentaram a velociade média. O Condutor 2, por sua vez, praticamente não mudou a velocidade média da primeira para a segunda fase de monitorizações.

Em termos de aceleração e desaceleração médias houve umas ligeiras reduções, o que indica que os condutores foram mais suaves nas acelerações e desacelações efectuadas após a formação em eco-condução.

Dinâmica associada ao veículo

Até este ponto, estimativas apontam para o Condutor 1 ser o mais agressivo e o Condutor 4, o mais suave. Ao analisar os veículos conduzidos por estes dois participantes levanta-se uma questão, uma vez que o condutor mais agressivo conduz o veículo com a mais elevada razão potência/peso e o condutor 4, por sua vez conduz o veículo com menor razão potência/peso. Se a suavidade do condutor 4 for devida a limitações impostas pelo veículo que conduz, poderá comprometer os resultados experimentais. Surgiu então a necessidade de averiguar esse aspecto, formulando uma metodologia que correlacione a dinâmica com o desempenho dos diferentes veículos.

A questão que se coloca prende-se na influência que o veículo poderá ter nesta análise. Sendo impossível ponderar a influência que o veículo tem no perfil dinâmico do condutor.

Tendo em conta que a dinâmica é obtida através das variáveisa potência é obtém-se através do possível averiguar qual a potência exigida ao motor em cada ponto d5). Desta forma desenvolveu-se uma metodologia para avaliar até que ponto as diferentes capacidades de aceleração dos veículos estariam a limitar os condutores de serem agressivos

Dividiu-se cada valor de Pi por Pdinâmico analisado. As figuras 33, 34, 35, 36 e 37

Nas figuras 32, 33, 34, 35 e 36 apenas se evidencia a parte referente às acelerações positivas, uma vez que a desaceleração não depende da diferente capacidade de aceleraçãoa capacidade de travagem é igual para todos os veículos monitorizefectuadas dependem exclusivamente do comportamento de condução.

Figura 32 Dinâmica associada ao veículo do Condutor 1

26 designa-se Pmax a potência máxima de cada veículo indicada pelos fabricantes apresentada na tabela

conta que a dinâmica é obtida através das variáveis como a velocidade e a produto da aceleração pela velocidade e pela massa do veículo

possível averiguar qual a potência exigida ao motor em cada ponto dinâmico de mediçãouma metodologia para avaliar até que ponto as diferentes capacidades

de aceleração dos veículos estariam a limitar os condutores de serem agressivos.

por Pmax26 obtendo-se a percentagem exigida ao motor em cada ponto

33, 34, 35, 36 e 37 representam a dinâmica associada à razão P

apenas se evidencia a parte referente às acelerações positivas, uma vez ação não depende da diferente capacidade de aceleração dos veículos, assumindo que

a capacidade de travagem é igual para todos os veículos monitorizados, dessa forma as desacelerações s dependem exclusivamente do comportamento de condução.

Dinâmica associada ao veículo do Condutor 1 antes e depois da formação em eco

a potência máxima de cada veículo indicada pelos fabricantes apresentada na tabela

49

a aceleração e que produto da aceleração pela velocidade e pela massa do veículo é

inâmico de medição (ver equação uma metodologia para avaliar até que ponto as diferentes capacidades

se a percentagem exigida ao motor em cada ponto representam a dinâmica associada à razão Pi/Pmax.

apenas se evidencia a parte referente às acelerações positivas, uma vez dos veículos, assumindo que

orma as desacelerações

antes e depois da formação em eco-condução

a potência máxima de cada veículo indicada pelos fabricantes apresentada na tabela 1.

Figura 33 Dinâmica associada ao veículo do Condutor 2

Figura 34 Dinâmica associada ao veículo do Condutor 3

Figura 35 Dinâmica associada ao veículo do Condutor 4

Dinâmica associada ao veículo do Condutor 2 antes e depois da formação em eco

Dinâmica associada ao veículo do Condutor 3 antes e depois da formação em eco

Dinâmica associada ao veículo do Condutor 4 antes e depois da formação em eco

50

antes e depois da formação em eco-condução

antes e depois da formação em eco-condução

antes e depois da formação em eco-condução

Figura 36 Dinâmica associada ao veículo do Condutor 5

O que estes gráficos pretendem demonstrar é a influência que as diferentes capacidades de aceleração dos veículos exercem no perfil dinâmico dos diferentes condutores. Cada ponto monitorizado (aceleração, velocidade) corresponde a uma potência exigida em rveículo disponibiliza Pi/Pmax.

Se o Condutor 4, se apresentasse acima dos 90% da potência máxima do veículo que conduz nas acelerações efectuadas (consideradas suaves por comparação com os restantes condutores)estar a ser limitado pelo veículo, comprometendo desta forma a sua suavidade, por imposição do veículo que conduz.

No entanto, tal facto não se verificou, o veículo com menor razão potência/pesoveículo, não ultrapassando os 60%respectivamente. Ou seja, o Condutor 4 exigiu ao veículo que possui pouco mais da metade da sua capacidade de resposta.

O que indica que o Condutor 4, (mais suave do grupo de estudo analisado), não está a ser limitado pela capacidade de aceleração do veículo, já o Cpoderá estar a ser limitado, apresentando situações em que exige mais de 90% da potência máxima do veículo, o que leva a crer que o possívelde melhor desempenho, se possuísse um veículo ainda com maior capacidade de aceleraainda mais agressivo. O Condutorcapacidade de aceleração do veículo que possui, o que capacidade de aceleração apresentaria

Relativamente aos restantes condutores analisados em situações limite o Condutoratingem os 70% e o Condutor 3 chega aos 80% da capacidade de resposta do veículo, o que leva a crer que também não estarão a ser limitados pela capacidade de aceleração dos veículos que possuem.

Dinâmica associada ao veículo do Condutor 5 antes e depois da formação em eco

O que estes gráficos pretendem demonstrar é a influência que as diferentes capacidades de aceleração exercem no perfil dinâmico dos diferentes condutores. Cada ponto monitorizado

(aceleração, velocidade) corresponde a uma potência exigida em relação à potência máxima que o

Se o Condutor 4, se apresentasse acima dos 90% da potência máxima do veículo que conduz nas efectuadas (consideradas suaves por comparação com os restantes condutores)

r a ser limitado pelo veículo, comprometendo desta forma a sua suavidade, por imposição do veículo

No entanto, tal facto não se verificou, o condutor mais suave do grupo (Condutor 4), que por sinal possui om menor razão potência/peso (0.043W/kg), é o que apresenta ser menos limitado pelo

60% e os 50% de capacidade do veículo na primeira e na segunda , o Condutor 4 exigiu ao veículo que possui pouco mais da metade da sua

4, (mais suave do grupo de estudo analisado), não está a ser limitado pela de aceleração do veículo, já o Condutor 1, (aparentemente o mais agressivo do grupo)

apresentando situações em que exige mais de 90% da potência máxima do possível condutor potencialmente mais agressivo, que possui o veículo

de melhor desempenho, se possuísse um veículo ainda com maior capacidade de aceleraondutor 4 indica ser suave por opção, sem estar a ser

capacidade de aceleração do veículo que possui, o que leva a crer que se tivesse um veículo com maior apresentaria o mesmo comportamento suave no perfil dinâmico de condução.

Relativamente aos restantes condutores analisados em situações limite o Condutor 3 chega aos 80% da capacidade de resposta do veículo, o que leva a crer

mbém não estarão a ser limitados pela capacidade de aceleração dos veículos que possuem.

51

antes e depois da formação em eco-condução

O que estes gráficos pretendem demonstrar é a influência que as diferentes capacidades de aceleração exercem no perfil dinâmico dos diferentes condutores. Cada ponto monitorizado

elação à potência máxima que o

Se o Condutor 4, se apresentasse acima dos 90% da potência máxima do veículo que conduz nas efectuadas (consideradas suaves por comparação com os restantes condutores), poderia

r a ser limitado pelo veículo, comprometendo desta forma a sua suavidade, por imposição do veículo

, que por sinal possui , é o que apresenta ser menos limitado pelo

primeira e na segunda fase , o Condutor 4 exigiu ao veículo que possui pouco mais da metade da sua

4, (mais suave do grupo de estudo analisado), não está a ser limitado pela mais agressivo do grupo)

apresentando situações em que exige mais de 90% da potência máxima do agressivo, que possui o veículo

de melhor desempenho, se possuísse um veículo ainda com maior capacidade de aceleração seria 4 indica ser suave por opção, sem estar a ser condicionado pela

que se tivesse um veículo com maior omportamento suave no perfil dinâmico de condução.

2 e o Condutor 5 3 chega aos 80% da capacidade de resposta do veículo, o que leva a crer

mbém não estarão a ser limitados pela capacidade de aceleração dos veículos que possuem.

4.1.1. Análise VSP

Componente va

Ao gerar as figuras 37, 38, 39, 40 e 41ocupam diferentes intervalos de va.medições efectuadas nas diferentes zonas. Á medida que aumenta a densidade a cor passa de azulescuro para azul claro, para amarelo e por fim para vermelho.

Figura 37 Isolinhas de va associados ao perfil dinâmico do Condutor 1condução

Figura 38 Isolinhas de va associados condução

VSP

37, 38, 39, 40 e 41 facilmente verifica-se que os perfis dinâmicos dos condutores va. As cores dos perfis dinâmicos dizem respeito à densidade de

medições efectuadas nas diferentes zonas. Á medida que aumenta a densidade a cor passa de azulescuro para azul claro, para amarelo e por fim para vermelho.

associados ao perfil dinâmico do Condutor 1 antes e depois da formação em eco

Isolinhas de va associados ao perfil dinâmico do Condutor 2 antes e depois da formação em eco

52

se que os perfis dinâmicos dos condutores As cores dos perfis dinâmicos dizem respeito à densidade de

medições efectuadas nas diferentes zonas. Á medida que aumenta a densidade a cor passa de azul

antes e depois da formação em eco-

antes e depois da formação em eco-

Figura 39 Isolinhas de va associados condução

Figura 40 Isolinhas de va associados condução

Isolinhas de va associados ao perfil dinâmico do Condutor 3 antes e depois da formação em eco

Isolinhas de va associados ao perfil dinâmico do Condutor 4 antes e depois da formação e

53

antes e depois da formação em eco-

antes e depois da formação em eco-

Figura 41 Isolinhas de va associados condução

Através da metodologia da atribuição dva é possível quantificar o desempenho dos diferentes condutores em termos de dinâmica. Feita essa análise obtém-se as figuras 42 e 43respectivamente.

A componente va pretende analisar a suavidade/agressividade nas acelerações efectuadas. A componente va negativa, por sua vez faz uma análise semelhante para as desacelerações.

Isolinhas de va associados ao perfil dinâmico do Condutor 5 antes e depois da formação em eco

Através da metodologia da atribuição do sistema de pontuação nos diferentes intervalos da componente é possível quantificar o desempenho dos diferentes condutores em termos de dinâmica. Feita essa

42 e 43 para a componente va positiva e componente

pretende analisar a suavidade/agressividade nas acelerações efectuadas. A negativa, por sua vez faz uma análise semelhante para as desacelerações.

54

antes e depois da formação em eco-

nos diferentes intervalos da componente é possível quantificar o desempenho dos diferentes condutores em termos de dinâmica. Feita essa

componente va negativa

pretende analisar a suavidade/agressividade nas acelerações efectuadas. A negativa, por sua vez faz uma análise semelhante para as desacelerações.

55

Componente va positiva:

Figura 42 Pontuações dos condutores antes e depois da formação em eco-condução para a componente va positiva

Condutor Pontuação va

positivo

Evolução (%)

1A 29,732 25,2

1D 37,212

2A 49,912 3,6

2D 51,685

3A 43,172 11,0

3D 47,919

4A 51,816 19,1

4D 61,714

5A 52,745 18,9

5D 62,717

Tabela 7 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para a componente va positiva.

56

Ao analisar os resultados obtidos observa-se que todos os condutores apresentaram uma evolução na componente va positiva, o que significa que foram mais suaves na segunda fase de monitorização. De qualquer forma essa evolução não se verificou de igual modo para os participantes. As evoluções são disponíveis na tabela 6. O Condutor 1 apresentou a maior evolução, reduzindo a agressividade em 25,2%. O Condutor 2 demonstrou uma evolução muito reduzida, apenas 3,6%.

Em termos de comparação de desempenho de condução entre os diferentes condutores, apesar da elevada evolução do Condutor 1, este mantém-se como o condutor mais agressivo em termos de aceleração. Os condutores mais suaves nesta análise são os condutores 4 e 5.

Componente va negativa:

Figura 43 Pontuações dos condutores antes e depois da formação em eco-condução para a componente va negativa

57

Condutor Pontuação va

negativo

Evolução (%)

1A 32,655 31,6

1D 42,969 2A 55,373

0,8 2D 55,830 3A 33,648

-10,8 3D 30,019 4A 39,837

21,9 4D 48,576 5A 53,987

-13,8 5D 46,550

Tabela 8 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para a componente va negativa

A figura 43 apresenta o quadro dos condutores para a componente va negativa, pretende fazer uma análise semelhante à realizada para a componente va positiva, agora para a componente va negativa.

No caso da componente va negativa, o Condutor 3 e o Condutor 5 demonstraram mais agressividade na segunda fase de monitorização, embora tenham sido mais suaves nas acelerações efectuadas. É de realçar que embora o Condutor 2 tenha efectuado uma condução mais suave após a formação em eco-condução, essa evolução foi novamente muito reduzida, 0,8%. O Condutor 1 foi mais uma vez o condutor que apresentou maior evolução em 31,6%. Foram observados dois retrocessos na componente va negativa para o caso do Condutor 3 e do Condutor 5, o que indica que foram mais agressivos nas desacelerações em função da velocidade de circulação em relação à primeira fase de monitorizações.

58

Componente v

Figura 44 Pontuações dos condutores antes e depois da formação em eco-condução para a componente v

Condutor Pontuação v

Evolução (%)

1A 70,561 -9,1

1D 64,142

2A 72,378 0,8

2D 72,979

3A 88,036 5,0

3D 92,463

4A 89,387 4,7

4D 93,586

5A 75,639 3,7

5D 78,444

Tabela 9 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para a componente v

59

O quadro de pontuações para a variável velocidade apresentado na figura 44 denota que todos os condutores, com a excepção do Condutor 1 circularam a velocidades mais baixas na segunda fase de monitorização.

A tabela 10 mostra os resultados obtidos pelos condutores nas diferentes componentes da análise do VSP antes e depois da formação em eco-condução.

Condutor Componente va (+) Componente va (-) Componente v

Condutor1A 29,73 32,66 70,56 Condutor1D 37,21 42,97 64,14 Condutor2A 49,91 55,37 72,38 Condutor2D 51,68 55,83 72,98 Condutor3A 43,17 33,65 88,04 Condutor3D 47,92 30,02 92,46 Condutor4A 51,82 39,84 89,39 Condutor4D 61,71 48,58 93,59 Condutor5A 52,75 53,99 75,64 Condutor5D 62,72 46,55 78,44 Tabela 10 Avaliação dos condutores nas diferentes componentes, va positivo, va negativa e v antes e depois da formação em eco-condução.

4.1.2. Análise ANOVA1

No caso do teste estatístico realizado as variáveis de estudo não podiam ser tratadas da mesma forma que no caso da metodologia VSP. O método VSP não utiliza a taxas de acelerações e desacelerações em absoluto, associam as acelerações e desacelerações efectuadas para a velocidade de deslocamento, sendo assim um método mais robusto, uma vez que as acelerações em valor absoluto não são muito esclarecedoras. Por exemplo uma aceleração de 1.5m/s2 a 120km/h é considerada mais gravosa que a 20km/h, para além da gravidade das acelerações bruscas a velocidades excessivas, nem todos os veículos teriam a capacidade de as realizar.

No entanto, o método estatístico apresentado no subcapítulo 3.5.1.2, apenas aceita tratar uma variável em valor absoluto. Dessa forma os resultados que se apresentam de seguida dizem respeito a aceleração e desaceleração em valor absoluto independentemente da velocidade.

Chamada de atenção para a leitura dos gráficos gerados através do método do ANOVA1 lerem-se de forma inversa em relação aos gráficos obtidos pela metodologia VSP. No caso do teste ANOVA1 as maiores médias nas acelerações/desacelerações representam maior agressividade, menores médias, por sua vez, assumem mais suavidade.

Através do teste do ANOVA, ao nível de significância de 5% conclui que há diferenças no comportamento dos condutores no que diz respeito à forma como aceleram e desaceleram, (p<0.05). Ficou, no entanto por esclarecer qual ou quais os valores que eram, de facto diferentes, como tal recorre-se ao método de Tukey-Kramer.

60

Regista-se que, a partir do teste ANOVA foi possível rejeitar a hipótese nula (médias iguais) ao nível de significância de 5%, tal diferença também ocorreu na comparação dos valores esperados dois a dois, no teste de Tukey-Kramer. Isto é, foi possível concluir que havia diferenças significativas entre os valores esperados e conseguiu-se identificar entre quais deles.

Aceleração

Os resultados obtidos através do método ANOVA-Tukey-Kramer para a aceleração positiva estão ilustrados na figura 45.

Figura 45 Resultados do ANOVA1 com a variável fixa - aceleração positiva27

27 A cor azul para o Condutor 4 vem por defeito do gráfico gerado através da Toolbox de estatística do software

MatLab.

61

Condutor média a(+) m/s2

Evolução (%)

1A 0,887 -19,5

1D 0,714

2A 0,702 -2,7

2D 0,683

3A 0,575 -7,4

3D 0,532

4A 0,539 -11,6

4D 0,476

5A 0,667 -15,4

5D 0,564

Tabela 11 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para a aceleração positiva.

O sinal negativo significa que houve uma redução nas médias da aceleração positiva da primeira para a segunda fase, resultando numa evolução positiva.

Verifica-se uma evolução para todos os participantes da primeira para a segunda fase de monitorização, o que indica que a formação em eco-condução provocou maior suavidade nas acelerações efectuadas. É de realçar que o condutor que apresenta maior evolução é o Condutor 1, seguido do Condutor 5. O Condutor 2 apresenta uma ligeira mudança de comportamento, seguido do Condutor 3.

62

Desaceleração

Os resultados obtidos através do método ANOVA-Tukey-Kramer para a aceleração negativa estão ilustrados na figura 46.

Figura 46 Resultados do ANOVA1 com a variável fixa - aceleração negativa28

Condutor média a(-) m/s2

Evolução (%)

1A 0,912 -17,1

1D 0,757

2A 0,731 -4,3

2D 0,699

3A 0,678 -9,6

3D 0,613

4A 0,596 -9,4

4D 0,539

5A 0,686 -12,4

5D 0,601

Tabela 12 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para a aceleração negativa.

28 A cor azul para o Condutor 4 vem por defeito do gráfico gerado através da Toolbox de estatística do software

MatLab.

63

Os resultados gerados pela metodologia de abordagem estatística para a variável aceleração negativa apresentados na figura 46 demonstram um cenário bastante semelhante ao analisado para a aceleração positiva. O Condutor 1 apresenta a maior evolução, efectuando travagens mais suaves na segunda fase de monitorização. O Condutor 2 voltou a demonstrar uma redução mais reduzida em comparação com os restantes condutores deste grupo de estudo.

4.2. Ralenti

A figura 47 representa os resultados obtidos para o tempo médio ao ralenti no início e no final das viagens dos condutores antes e depois da formação em eco-condução.

Figura 47 Tempo médio gasto ao ralenti no início e no final por viagem dos condutores antes e depois da formação em eco-condução

Na análise dos resultados obtidos para o tempo médio ao ralenti desnecessário no início e no final por viagem verifica-se que os condutores não cumpriram esta regra de eco-condução na segunda fase de monitorizações. Em geral praticamente todos com excepção do Condutor 4 que reduziu e o Condutor 5 que manteve, todos aumentaram o tempo ao ralenti.

64

4.3. Gestão da Caixa

A figura 48 representa os resultados obtidos para a percentagem de distância percorrida com a caixa de velocidade em ponto morto dos condutores antes e depois da formação em eco-condução.

Figura 48 Percentagem da distância percorrida em modo desengrenado dos condutores antes e depois da formação em eco-condução.

Na análise do aproveitamento dos momentos de corte de injecção de combustível verificou-se que o único condutor que não o fazia era o Condutor 4. No entanto, o Condutor 4 apresentou uma evolução bastante visível na segunda fase de monitorizações. Na primeira fase apresentou 21,88% de distância percorrida em modo desengrenado, já na segunda fase após ter sido esclarecido dos benefícios do aproveitamento do corte de injecção reduziu para 1,25%.

65

4.4. Consumos

Na análise de consumos pretende-se averiguar se a mudança no comportamento de condução resulta numa redução de consumos. As figuras 49, 50, 51, 52 e 53 ilustram o perfil dinâmico associado ao consumo de combustível em l/100km.

Figura 49 Dinâmica associada ao Consumo (l/100km) do Condutor 1 antes e depois da formação em eco-condução

Figura 50 Dinâmica associada ao Consumo (l/100km) do Condutor 2 antes e depois da formação em eco-condução

66

Figura 51 Dinâmica associada ao Consumo (l/100km) do Condutor 3 antes e depois da formação em eco-condução

Figura 52 Dinâmica associada ao Consumo (l/100km) do Condutor 4 antes e depois da formação em eco-condução

Figura 53 Dinâmica associada ao Consumo (l/100km) do Condutor 5 antes e depois da formação em eco-condução

67

Ao analisar os perfis dinâmicos dos condutores associados ao consumo de combustível nas figuras 49, 50, 51, 52 e 53 verificam-se que os consumos mais elevados verificam-se para as acelerações bruscas e velocidades excessivas.

Figura 54 Resultados do ANOVA1 com a variável fixa - Consumo (l/100km) / Consumo Referência (l/100km)29

Condutor Consumo(l/100km)/ Consumo Ref

(l/100km)

Evolução (%)

1A 2,706 -29,2

1D 1,917

2A 2,272 -0,4

2D 2,263

3A 1,775 -2,0

3D 1,739

4A 1,242 -7,8

4D 1,144

5A 1,796 -15,7

5D 1,515

Tabela 13 Evolução verificada nos diferentes condutores resultado da formação em eco-condução para o consumo (l/100km)/Consumo Referencia (l/100km).

29 A cor azul para o Condutor 4 vem por defeito do gráfico gerado através da Toolbox de estatística do software

MatLab.

68

Através da metodologia adoptada para proceder a uma comparação dos consumos entre os diferentes participantes, é possível colocá-los no mesmo gráfico apresentado na figura 58. Recorreu-se ao método estatístico ANOVA1 para avaliar se os comportamentos dos diferentes condutores eram diferentes estatisticamente validados.

Verifica-se que todos os condutores apresentaram uma redução visível na média de consumos ao praticarem eco-condução com excepção do Condutor 2 e do Condutor 3.

O Condutor 1 apresenta a maior redução de consumos (29,2%) da primeira para a segunda fase de monitorização, tal facto justifica-se pela sua evolução notável na segunda fase de monitorizações, relativamente à dinâmica de condução. Tanto através do método VSP (para as componentes va positiva e negativa) como pelo método ANOVA1 o Condutor 1 manifestou grandes evoluções resultando no final numa redução de consumos coerente.

Comprovou-se com um nível de significância de 5% que o Condutor 2 não apresenta uma redução de consumos da primeira para a segunda fase de testes (p>0,05).Tal facto justifica-se pela sua fraca evolução na dinâmica de condução, comprovada tanto nas metodologias VSP e ANOVA1. Essa fraca redução na suavidade das manobras não foi suficiente para reflectir uma redução de consumos.

Verifica-se que a redução dos consumos do Condutor 3 não foi estatisticamente validada (p>0,05). A explicação para este facto remete para a sua prestação na dinâmica de condução. Embora nas acelerações/desacelerações em termos médios o método ANOVA1 tenha apurado uma evolução de 7,4% e 9,6% respectivamente, através da metodologia VSP comprou-se que embora o Condutor 3 verificou uma evolução de 11% na componente va positiva mas apresentou um retrocesso de 10,8% na componente va negativa.

É certo que o Condutor 5, que apresenta uma redução de consumos de 15,7% estatisticamente validado (p<0,05) também apresentou um retrocesso na componente va negativa (13,8%), no entanto, na componente va positiva garantiu uma evolução de 18,9%. Através do método ANOVA1 feita a análise das aceleração/desaceleração médias, o Condutor manifestou evoluções de 15,4% e 12,4%, respectivamente, claramente superiores às evoluções do Condutor 3.

Ou seja o Condutor 5 apresentou uma evolução na dinâmica mais notável que o Condutor 3 reflectindo uma redução de consumos visível. A evolução da dinâmica do Condutor 3 foi mais reduzida, não conduzindo a uma redução nos consumos na segunda fase de monitorização estatisticamente validada.

69

5. Conclusões e Trabalho Futuro

Neste capítulo são apresentadas as conclusões e as sugestões para trabalho futuro.

5.1. Conclusões

O objectivo do presente trabalho consistiu na monitorização do efeito do comportamento de condução nos consumos em veículos ligeiros Diesel.

A análise deste trabalho focou-se na comparação de desempenhos de diferentes condutores e na análise da evolução de cada condutor individualmente.

Para tal foram monitorizados cinco condutores durante um período de vinte dias. O tempo de monitorização foi dividido em duas fases, separados por uma formação em eco-condução, na qual foram esclarecidas as regras de eco-condução.

Foram especificados os critérios de condução que analisam a dinâmica (aceleração, velocidade), o tempo ao ralenti, o aproveitamento do corte de injecção e faz uma análise sobre os consumos.

Dinâmica:

Em primeira análise realizou-se uma abordagem gráfica dos perfis dinâmicos antes e depois da formação em eco-condução, para dar uma ideia do problema. Graficamente o Condutor 1 aparecia como potencialmente mais agressivo e o Condutor 4 aparentava ser o mais suave. Foram averiguados se os condutores estariam a ser limitados pelos desempenhos dos veículos uma vez que os veículos apresentavam diferentes razões potência/peso. Determinou-se que o único condutor que poderia estar a ser condicionado pelo veículo que conduzia era o Condutor 1, cujo veículo apresentava maior razão potência/peso.

Foram desenvolvidas duas metodologias com o objectivo de analisar os perfis dinâmicos dos condutores através de abordagens distintas. As análises foram: A metodologia VSP e a análise ANOVA1, devolvendo resultados provenientes de dois indicadores diferentes para a análise dos perfis dinâmicos dos condutores.

O método do VSP abordou o problema da dinâmica através da atribuição de um sistema de pontuação adequado para as diferentes situações de condução. Separou a influência de duas componentes: A componente va (velocidade*aceleração) positiva e negativa e a componente v (velocidade). Tendo em conta que estas exercem diferentes influências na dinâmica dos condutores. A componente va tem uma maior influência para regimes de velocidade baixos, a componente v, por sua vez predomina para regimes de velocidade elevados, nos quais a capacidade de aceleração dos veículos é mais reduzida.

O método ANOVA1 é uma abordagem estatística, que avalia se as médias amostrais são significativamente diferentes com um nível de confiança de 5%. Nesta abordagem foram tratados os valores absolutos da aceleração positiva e negativa independentemente da velocidade. Uma vez que o método ANOVA1, utiliza variáveis fixas (aceleração positiva, aceleração negativa, velocidade, por exemplo) uma de cada vez.

Através destes dois indicadores concluiu-se que os condutores tinham de facto comportamentos bastante distintos. Ambas as metodologias verificaram evoluções notáveis da primeira para a segunda

70

fase (após a formação em eco-condução), excepto para o Condutor 2. Realçaram o Condutor 1 como o que teve maior evolução.

A metodologia VSP para a componente va positiva realça o Condutor 1 antes da formação como o mais agressivo e os condutores 4 e 5 depois a formação como os mais suaves. Para a componente va negativa o método realçou o Condutor 3 depois da formação como o que efectua desacelerações mais incorrectas e o Condutor 2 depois da formação (embora não difira muito do seu desempenho antes da formação) como o que apresentou maior suavidade nas desacelerações cometidas. Em termos de evolução após a formação em eco-condução, na componente va positiva, todos os condutores demonstraram uma evolução, tendo sido destacado o Condutor 1 como o que maior partido tirou da formação, 25,2% de aumento da sua pontuação, e o Condutor 2 como o que teve uma evolução mais reduzida, 3,6% de aumento da sua pontuação. Na componente va negativa, o Condutor 1 foi novamente distinguido com a maior evolução, 31,6% de aumento da sua pontuação, e o condutor 2 como o condutor com a evolução mais pequena, 0,8% de aumento da sua pontuação. Ainda para a componente va negativa, o método VSP apurou casos de retrocesso, nomeadamente para o Condutor 3 e o Condutor 5.

A metodologia ANOVA1, avalia que em termos médios da aceleração positiva e negativa o Condutor 1 antes da formação como o mais agressivo, e realça o Condutor 4 depois da formação como mais suave. Em termos de evolução da primeira para a segunda fase o método estatístico verificou, que em termos médios dos valores absolutos, o Condutor 1 demonstrou uma maior evolução, (19,5% e 17,1% para as acelerações e desacelerações, respectivamente), já o Condutor 2, (2,7% e 4,3% para as acelerações e desacelerações respectivamente) tal como verificado na metodologia VSP teve uma evolução, mas muito reduzida.

Relativamente à componente v foram apurados os condutores que circulam em excesso de velocidade, tendo sido evidenciado para o caso o Condutor 1 tanto antes como depois da formação como o condutor que mais circula em regimes de velocidade excessivo. Inclusive apresentou ter feita uma pior prestação na segunda fase de monitorizações. Foi o único condutor que apresentou um retrocesso nesta análise, todos os outros adoptaram regimes de velocidade mais baixos na segunda fase de monitorizações.

Estes dois indicadores produzidos pelo método VSP e pelo método ANOVA1 que analisam a aceleração em função do regime de velocidade e a aceleração média em termos absolutos respectivamente. Ambos deram uma contribuição válida e credível na análise da dinâmica dos condutores.

Ralenti

O tempo ao ralenti foi analisado em termos de tempo médio gasto ao ralenti no início e no final das viagens. Concluiu-se que os condutores ignoraram esta regra de eco-condução na segunda fase de monitorizações. Praticamente todos com excepção do Condutor 4, aumentaram o tempo médio gasto ao ralenti. O tempo gasto ao ralenti, verificou-se superior no final das viagens em média de nove segundos de todos os condutores, com excepção do Condutor 4 antes da formação e do Condutor 3 depois da formação que verificaram tempo médio gasto ao ralenti superior no início das viagens. O Condutor 1 depois da formação apresentou os valores mais elevados de desperdício de combustível, em média deixava o veículo ao ralenti perto de 19 segundos no final das viagens, tempo totalmente escusado de gasto de combustível.

Gestão de Caixa

Na gestão de caixa foi avaliada a capacidade dos condutores aproveitarem os momentos de corte de injecção de combustível em situação de descida e travagem. Para tal avaliou-se se procediam a uma boa gestão de caixa nessas situações. Analisou-se a percentagem de quilómetros percorridos em modo

71

desengrenado. Verificou-se que nenhum condutor procedia desse modo, com excepção do Condutor 4, que apresentava mais de 20% de distância percorrida com a caixa de velocidades em ponto morto. No entanto, após ter sido esclarecido dos benefícios tidos no aproveitamento do corte de injecção ao manter uma mudança engrenada (preferencialmente a mais elevada possível) em situação de descida e de travagem, o Condutor 4 reduziu para perto de 1% de distância percorrida em modo desengrenado, apresentando uma evidente evolução na segunda fase.

Análise de Consumos

Todos os condutores apresentaram valores superiores de consumo de combustível face aos valores de referência apontados pelos fabricantes dos veículos.

Foi realizada uma análise aos consumos, recorrendo ao método ANOVA1 para validar estatisticamente as diferenças entre os consumos médios em relação aos consumos de referência dos fabricantes antes e depois da formação em eco-condução e comparar os consumos dos diferentes condutores. Verificou-se que o Condutor 1 obteve a maior redução de consumos, facto que não foi surpreendente, uma vez que também foi o mesmo condutor que teve maior evolução verificada na dinâmica tanto nas acelerações/desacelerações em função do regime de velocidade (VSP) como em valor médio absoluto das acelerações/desacelerações (ANOVA1). O Condutor 2 não verificou uma redução de consumos estatisticamente válida (p>0,05), tal facto deve-se à fraca evolução deste condutor na dinâmica na segunda fase de monitorizações. O Condutor 3 também não obteve uma redução estatisticamente válida (p>0,05) após a formação em eco-condução, este facto pode advir de diferentes razões relacionadas com a dinâmica. Em termos de aceleração/desaceleração média, o Condutor 3 apresentou uma redução de 7,4% e 9,6% respectivamente (ANOVA1). Já nas acelerações/desacelerações em função da velocidade (VSP), (componente va positiva/negativa) o Condutor 3 apresentou uma evolução de 11% e um retrocesso de 10,8%, respectivamente. Este facto poderá ter contribuído para não se ter verificado nenhuma redução nos consumos deste condutor. No entanto no Condutor 5 verificou-se uma redução significativa (p<0,05) nas médias de consumos e também manifestou um retrocesso na componente va negativa de 13,8%, no entanto, verificou uma evolução de aproximadamente 19% na componente va positiva. A aceleração tem um efeito directo nos consumos, e neste caso verifica-se que uma evolução na componente va tem um efeito predominante nos consumos. Em termos médios de aceleração/desaceleração (ANOVA1) o Condutor 5 também manifestou maiores evoluções que o Condutor 3, 15,4% e 12,4% para as acelerações e desacelerações respectivamente.

72

5.2. Trabalho Futuro

Actualmente apenas é possível efectuar uma análise de efeito do comportamento de condução por comparação de condutores agressivos com outros suaves, ou caracterizando medidas de condução e verificando as suas diferenças. Não existe, porém, um perfil de condução ideal com o qual seja possível comparar e verificar se o condutor que, por hipótese, é mais suave/agressivo de um grupo de estudo, é realmente suave/agressivo em relação a um modelo ideal de condução. Como trabalho futuro sugere-se:

• a realização de medições em número estatisticamente suficiente para caracterizar o condutor modelo em termos de dinâmica;

• a implementação de diferentes métodos estatísticos, não paramétricos para validar os resultados gerados pela Análise de Variância (ANOVA1) tais como por exemplo o método MRPP (Multi-Response Permutation Procedure), que tem ganho mais popularidade ultimamente nas ferramentas de estatística actualmente utilizadas nos softwares mais comuns, como é o caso do SPSS30;

• a realização do mesmo para carros gasolina, híbridos e novas tecnologias que surjam no mercado de veículos ligeiros (eléctricos, híbridos plug-in).

30 SPSS são as iniciais do software de estatística que designam “Statistical Package for the Social Sciences”

73

6. Referências Bibliográficas

[1] http://esa.un.org/unup/ (última consulta a 2 de Setembro de 2009)

[2] www.eucar.be (última consulta a 2 de Setembro de 2009)

[3]www.dieselnet.com (última consulta a 10 de Julho de 2009)

[4] http://www.dgge.pt/ (última consulta a 10 de Julho de 2009)

[5] http://en.wikipedia.org/wiki/Kyoto_Protocol (última consulta a 12 de Julho de 2009)

[6] http://www.worldenergy.org/ (última consulta a 12 de Julho de 2009)

[7] http://www.worldenergy.org/publications/809.asp (última consulta a 2 de Setembro de 2009)

[8] http://en.wikipedia.org/wiki/Sustainable_transport (última consulta a 2 de Setembro de 2009)

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