El Curso de simulación energética de EV con MATLAB/Simulink ofrece una inmersión en el modelado y análisis de vehículos eléctricos. Se exploran sistemas de baterías, motores eléctricos y controladores, utilizando MATLAB/Simulink para simular el rendimiento energético y optimizar el diseño. Se aborda la gestión de la energía, el diseño de sistemas de propulsión y el análisis de la eficiencia de los EVs, preparando a los participantes para el desarrollo de tecnologías de movilidad eléctrica. Se enfoca en la aplicación de modelos matemáticos para la simulación y el diseño de EVs, incluyendo simulación de conducción y análisis de ciclo de vida.
El curso proporciona experiencia práctica con herramientas de simulación, permitiendo a los estudiantes modelar y simular diferentes escenarios de funcionamiento y analizar el impacto de los diferentes componentes en el rendimiento del vehículo. Se aprende a evaluar el consumo de energía, la autonomía y las prestaciones de los EVs. La formación prepara para roles en ingeniería de vehículos eléctricos, diseño de sistemas de propulsión y análisis de rendimiento.
Palabras clave objetivo (naturales en el texto): simulación energética, vehículos eléctricos, MATLAB, Simulink, baterías, motores eléctricos, gestión de energía, diseño de EVs, análisis de eficiencia.
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Aprenderás a integrar todo el proceso de desarrollo de producto desde la concepción del modelo hasta su validación final, aplicando metodologías centradas en el usuario. Desarrollarás competencias en diseño paramétrico, ergonomía, simulación, materiales sostenibles, visualización 3D y gestión de manufactura, garantizando soluciones eficientes, seguras y alineadas con los estándares industriales actuales.
4. Dominio de la Simulación Energética EV: MATLAB/Simulink para el Éxito
5. Análisis Profundo de la Eficiencia Energética EV: Simulaciones con MATLAB/Simulink
6. Simulación de Sistemas de Propulsión Eléctrica: Análisis Detallado con MATLAB/Simulink
Requisitos recomendados: Se aconseja contar con conocimientos previos en aerodinámica, teoría de control y resistencia de materiales. El dominio del inglés o español a un nivel B2+ o C1 es fundamental. Ofrecemos recursos formativos complementarios (*bridging tracks*) para nivelar conocimientos si es necesario.
Módulo 1 — Introducción a la Simulación EV con MATLAB/Simulink
1.1 Fundamentos de los Vehículos Eléctricos (EVs) y MATLAB/Simulink
1.2 Importancia de la Simulación en el Diseño de EVs
1.3 Estructura General de un Modelo de Simulación EV en MATLAB/Simulink
1.4 Componentes Clave de un Sistema de Propulsión Eléctrica (Baterías, Motores, etc.)
1.5 Introducción a la Interfaz de Usuario de MATLAB/Simulink
1.6 Creación de un Modelo Básico de un EV en Simulink
1.7 Simulación de un Ciclo de Conducción Simple
1.8 Análisis de Resultados Preliminares (Velocidad, Consumo de Energía)
1.9 Herramientas y Bloques Específicos para EVs en Simulink
1.10 Introducción a la Optimización en Simulación EV
2.2 Modelado de Baterías para Vehículos Eléctricos: Tipos y Características
2.2 Modelado de Motores Eléctricos: Síncronos, Asíncronos y de Imán Permanente
2.3 Modelado de Inversores y Convertidores DC-DC: Topologías y Control
2.4 Modelado de Sistemas de Refrigeración y Gestión Térmica
2.5 Modelado del Tren de Transmisión: Reductoras y Diferenciales
2.6 Modelado de Neumáticos y Resistencia al Rodamiento
2.7 Modelado de Aerodinámica y Resistencia al Avance
2.8 Integración de Componentes y Simulación del Sistema Completo
2.9 Validación del Modelo: Comparación con Datos Experimentales
2.20 Optimización de Parámetros y Análisis de Sensibilidad
3.3 Introducción a los Vehículos Eléctricos (EV) y su Importancia.
3.2 Fundamentos de la Simulación Energética en EV.
3.3 Introducción a MATLAB/Simulink para Simulación EV.
3.4 Estructura y Componentes Principales de un EV.
3.5 Objetivos y Metodología del Curso.
3.6 Configuración del Entorno de Simulación en MATLAB/Simulink.
3.7 Revisión de las Herramientas y Funciones Esenciales de MATLAB/Simulink.
3.8 Ejemplos Prácticos de Simulación Básica en EV.
3.9 Análisis de Resultados y Validación de Modelos.
3.30 Introducción a los Desafíos y Tendencias en la Simulación Energética EV.
2.3 Modelado de Motores Eléctricos para EV.
2.2 Modelado de Baterías: Tipos, Características y Modelos Matemáticos.
2.3 Modelado de Controladores de Motor (Inversores).
2.4 Modelado del Tren Motriz y Transmisión.
2.5 Modelado de Sistemas de Gestión de Baterías (BMS).
2.6 Modelado de la Aerodinámica y Resistencia al Rodamiento.
2.7 Integración de Componentes en un Modelo Completo de EV.
2.8 Análisis del Consumo Energético de los Componentes.
2.9 Estudio de Casos: Modelado de Diferentes Tipos de EV.
2.30 Técnicas de Optimización y Ajuste de Parámetros en Modelos.
3.3 Diseño de Sistemas de Propulsión Eléctrica.
3.2 Selección y Dimensionamiento de Motores Eléctricos.
3.3 Selección y Dimensionamiento de Baterías y Sistemas de Almacenamiento.
3.4 Diseño del Sistema de Control de Motores.
3.5 Diseño del Sistema de Gestión de la Energía.
3.6 Consideraciones de Diseño Térmico.
3.7 Diseño de Sistemas de Carga y Recarga.
3.8 Evaluación de la Eficiencia del Diseño.
3.9 Estudio de Casos: Diseño de Diferentes Configuraciónes de EV.
3.30 Herramientas de Diseño y Simulación para la Optimización del Sistema.
4.3 Técnicas Avanzadas de Simulación en MATLAB/Simulink.
4.2 Optimización de Parámetros de Diseño usando MATLAB.
4.3 Simulación Monte Carlo para Análisis de Sensibilidad.
4.4 Análisis de Escenarios y Sensibilidad en la Simulación EV.
4.5 Introducción a la Simulación HIL (Hardware-in-the-Loop).
4.6 Optimización Multiobjetivo para el Diseño de EV.
4.7 Diseño de Estrategias de Control Avanzadas.
4.8 Implementación de Algoritmos de Control en Simulink.
4.9 Estudio de Casos: Simulación Avanzada en Diferentes Aplicaciones.
4.30 Análisis de los Resultados y Mejora del Diseño.
5.3 Definición y Medición de la Eficiencia Energética en EV.
5.2 Factores que Influyen en la Eficiencia Energética.
5.3 Modelado y Simulación del Consumo de Energía en Diferentes Ciclos de Conducción.
5.4 Análisis del Impacto de la Masa y la Aerodinámica en la Eficiencia.
5.5 Impacto de la Temperatura en el Rendimiento del Sistema.
5.6 Análisis de la Eficiencia de la Recuperación de Energía.
5.7 Optimización de la Eficiencia Energética mediante Control.
5.8 Análisis de la Eficiencia de Diferentes Tipos de EV.
5.9 Estudio de Casos: Análisis de la Eficiencia en Condiciones Reales.
5.30 Conclusiones y Estrategias para Mejorar la Eficiencia Energética.
6.3 Modelado de Motores de Inducción y Síncronos.
6.2 Modelado de Controladores de Motores para Diferentes Tipos de Motores.
6.3 Simulación del Arranque y Parada del Motor Eléctrico.
6.4 Simulación de la Operación en Diferentes Regímenes.
6.5 Simulación de Sistemas de Control de Velocidad.
6.6 Análisis de la Eficiencia del Sistema de Propulsión.
6.7 Análisis de las Pérdidas en el Motor y el Controlador.
6.8 Estudio de Casos: Simulación de Sistemas de Propulsión Específicos.
6.9 Diseño y Optimización de Estrategias de Control del Motor.
6.30 Conclusiones y Tendencias en la Propulsión Eléctrica.
7.3 Modelado de Celdas de Batería: Modelos Eléctricos y Químicos.
7.2 Modelado de Packs de Baterías y Sistemas de Gestión.
7.3 Modelado de Sistemas Térmicos de Baterías.
7.4 Análisis del Rendimiento y Degradación de las Baterías.
7.5 Diseño de Estrategias de Gestión de Baterías (BMS).
7.6 Simulación del Impacto de la Carga y Descarga en la Vida Útil.
7.7 Optimización del Diseño del BMS.
7.8 Estudio de Casos: Simulación de Sistemas de Baterías Avanzados.
7.9 Aplicación de Técnicas de Estimación del Estado de la Batería.
7.30 Conclusiones y Futuro de la Gestión de la Energía en EVs.
8.3 Introducción a las Herramientas de Análisis en MATLAB/Simulink.
8.2 Análisis de Resultados de Simulación y Visualización de Datos.
8.3 Optimización del Diseño de EV con MATLAB.
8.4 Uso de la Optimización Basada en Algoritmos Genéticos.
8.5 Uso de la Optimización Multiobjetivo.
8.6 Optimización de la Eficiencia Energética.
8.7 Optimización de la Durabilidad de la Batería.
8.8 Análisis de Sensibilidad y Robustez.
8.9 Estudio de Casos: Optimización de Diferentes Parámetros de Diseño.
8.30 Conclusiones y Próximos Pasos en el Análisis y Optimización.
4.4 Componentes Clave y Arquitecturas de Sistemas EV
4.2 Modelado de Baterías y Gestión Térmica
4.3 Simulación de Motores Eléctricos y Controladores
4.4 Diseño y Análisis de Sistemas de Transmisión
4.5 Optimización del Consumo Energético y Autonomía
4.6 Simulación de Dinámica Vehicular y Rendimiento
4.7 Integración de Componentes y Subsistemas en Simulink
4.8 Análisis de Fallos y Fiabilidad en Sistemas EV
4.9 Herramientas y Técnicas Avanzadas de Simulación
4.40 Estudio de Casos: Aplicaciones Prácticas en la Industria
5.5 Conceptos Fundamentales de Vehículos Eléctricos (EVs)
5.5 Arquitectura General de un EV
5.3 Componentes Principales: Baterías, Motores, Controladores
5.4 Introducción a MATLAB/Simulink para Simulación
5.5 Flujos de Trabajo de Simulación para EVs
5.6 Parámetros Clave y Consideraciones de Diseño
5.7 Modelado Simplificado de Sistemas EV
5.8 Creación de un Modelo Base en Simulink
5.9 Análisis Preliminar de Rendimiento Energético
5.50 Introducción a la Optimización de Parámetros
6.6 Modelado y simulación de sistemas de propulsión eléctrica
6.2 Selección y análisis de componentes para sistemas EV
6.3 Diseño y optimización de baterías y sistemas de gestión
6.4 Modelado de motores eléctricos y controladores
6.5 Análisis de la eficiencia energética y rendimiento de vehículos eléctricos
6.6 Simulación de sistemas de propulsión en MATLAB/Simulink
6.7 Integración de sistemas y evaluación de diferentes configuraciones
6.8 Análisis de fallos y seguridad en sistemas de propulsión EV
6.9 Diseño de estrategias de control para sistemas de propulsión
6.60 Evaluación de costes y ciclo de vida de sistemas de propulsión
Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute
Profesor de Diseño Industrial, Diseño de Vehículos, Transportation Design, UX/HMI, Color & Trim, Iluminación y Desarrollo de Producto
El Prof. Luca Benedetti, de nacionalidad italiana, es Director Académico del DSD — SEIUM Design & Industrial Design Institute y responsable de diseño industrial, de producto y vehículos, experiencia de usuario, interacción persona-máquina, interfaces HMI, Color & Trim y prototipado.
Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute
Profesor de Robótica, Automatización Inteligente, Sistemas Autónomos, Percepción Artificial, Control Avanzado y Mecatrónica.
El Prof. Kenji Takahashi, de nacionalidad japonesa, es Director Académico del SRA — SEIUM Robotics & Autonomous Systems Institute y responsable de robótica industrial, robots móviles, mecatrónica, control avanzado, percepción artificial, navegación e inteligencia embebida y autónoma.
Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute
Profesora de Inteligencia Artificial, Ciencia de Datos, Ingeniería de Datos, MLOps, Simulación, Gemelos Digitales y Computación Científica
La Dra. Lucía Hernández Vega, de nacionalidad española, es Directora Académica del DAIS — SEIUM Data, Artificial Intelligence & Simulation Institute y responsable de inteligencia artificial, ciencia e ingeniería de datos, visión artificial, IA generativa, MLOps y gemelos digitales.
Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute
Profesor de Electrónica, Sistemas Embebidos, Telecomunicaciones, Diseño de Hardware, FPGA, IoT y Sistemas de Tiempo Real
El Dr. Kevin O’Connor, de nacionalidad irlandesa, es Director Académico del EET — SEIUM Electronics & Embedded Technologies Institute y responsable de electrónica, sistemas embebidos, telecomunicaciones, diseño de circuitos, microcontroladores, FPGA, IoT y desarrollo de hardware electrónico.
Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute
Profesor de Arquitectura Naval, Ingeniería Marítima, Sistemas de Propulsión, Construcción Naval e Ingeniería Offshore
El Dr. Javier Ferrer Salvatierra, de nacionalidad española, es Director Académico del SNO — SEIUM Naval & Offshore Institute y responsable de arquitectura naval, ingeniería marítima, construcción, propulsión, sistemas auxiliares, ingeniería offshore, seguridad y descarbonización marítima.
Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute
Profesora de Ingeniería Ferroviaria, Señalización, Movilidad Urbana, Infraestructuras Inteligentes y Sistemas de Transporte
La Dra. Isabel Martín Robles, de nacionalidad española, es Directora Académica del RSC — SEIUM Rail & Smart Cities Institute y profesora responsable de las áreas de ingeniería ferroviaria, señalización, sistemas de control del tráfico, movilidad urbana, transporte inteligente, infraestructuras conectadas y planificación de ciudades inteligentes.
Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute
Profesor de Sistemas Eléctricos de Potencia, Smart Grids, Energías Renovables, Almacenamiento y Digitalización de Redes
El Dr. Carlos Navarro Sanz, de nacionalidad española, es Director Académico del SEN — SEIUM Energy & Networks Institute y responsable de sistemas eléctricos, redes inteligentes, renovables, almacenamiento, operación, protecciones, subestaciones, digitalización y planificación energética.
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Si, contamos con certificacion internacional
Sí: modelos experimentales, datos reales, simulaciones aplicadas, entornos profesionales, casos de estudio reales.
No es obligatoria. Ofrecemos tracks de nivelación y tutorización
Totalmente. Cubre e-propulsión, integración y normativa emergente (SC-VTOL).
Recomendado. También hay retos internos y consorcios.
Sí. Modalidad online/híbrida con laboratorios planificados y soporte de visados (ver “Visado & residencia”).
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