Development of a predictive model for Regenerative Braking System
Notice bibliographique
Résumé
The basic problem that this project addresses is the recovery of the kinetic energy lost during braking in a conventional vehicle. With Regenerative Braking Systems (RBS) it is possible to slow a vehicle down by converting its kinetic energy into electric energy, which can be either used immediately or stored until needed. This contrasts with conventional braking systems, where the excess kinetic energy is converted into heat by friction and wasted into the environment. In hybrid electric vehicles, the regenerative braking action is performed using the electric motor as a generator. In this way the energy from the wheels is converted from kinetic into electric and the magnetic friction between the rotor and the stator windings provides the braking effect. The aim of this study is to design a model of an electric system that allows converting the kinetic energy and storing it into a high voltage battery. The powertrain configurations investigated in this project are the mild and full hybrids, in which the internal combustion engine is coupled with an electric motor, able to provide a start/stop and a power assist functions in addition to the regenerative braking actions. The final result of the study is represented by a tool that has been implemented into Matlab <sup xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink">®</sup> in order to predict the time variation of the electric quantities in a vehicle performing the New European Driving Cycle. This model also offers a predictive tool for dimensioning the main components of the system, according to the target electric parameters. Finally, the improvements that such a system could give in terms of efficiency, fuel consumption and emissions reduction have been analyzed. With respect to the existing models, this approach requires few main input parameters to characterize the RBS, resulting in a higher flexibility and a wider range of application.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».