A new control strategy for hybrid electric vehicles equipped with a continuously variable transmission
Notice bibliographique
Résumé
The electric assist control strategy is one of the well-known methods for managing the power sources of hybrid electric vehicles. Because of the dependence of the electric assist control strategy approach on its parameters, optimization of this strategy can improve its performance, which results in lower fuel consumption and lower emission levels. However, one of the main concerns about optimization of this strategy is its dependence on the driving behaviour. This paper aims to propose a new control strategy based on the electric assist control strategy with a smaller number of control parameters and less dependence on the driving behaviour. This strategy is usable only for vehicles equipped with a continuously variable transmission. In this strategy, the engine’s operating point is determined by considering its best point in terms of the fuel consumption and the emissions, and also the high-efficiency region of the powertrain. After optimization of the proposed strategy and the electric assist control strategy approach, the methods are compared. It is shown that the proposed strategy provides a better performance in terms of the fuel consumption and the emissions during all the considered driving cycles. Moreover, it is demonstrated that the performance of the proposed strategy has less dependence on the driving-cycle pattern because fewer parameters are used than in the electric assist control strategy. This feature makes the devised control strategy desirable for real-world conditions where the vehicle undergoes various driving patterns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».