Modeling and Simulation of a Multiple-Regime Plug-In Hybrid Electric Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the automotive industry has devoted considerable resources to the research and development of hybrid vehicles. Plug-in hybrid electric vehicles (PHEV) present to be the next generation hybrid vehicles that offer the advantages in reducing fossil fuel consumption and lowering emissions without sacrifice vehicle performance, and the ability to utilize renewable energy through charge from the electric grid. In this work, the powertrain model of a series-parallel, multiple-regime plug-in hybrid electric vehicle (SPMR-PHEV) was introduced. As one of the several parallel powertrain modeling, simulation and control system design approaches at University of Victoria, the presented SPMR-PHEV model was developed using rule-based load-leveling energy management strategy (EMS) under the MATLAB/Simulink and SimDriveline environment. In order to validate the model and evaluate the fuel consumption and performance of SPMR-PHEV, a Simulink based Prius model and two different PHEV powertrain models have also been built using Autonomie — a vehicle simulation tool developed by DOE’s Argonne National Laboratory, using the default control logics. Fuel consumption from the three different models were compared using a test drive case consisting of eight times of the US06-City drive cycle. Under the static modeling and simulation method and different control strategies, the SPMR-PHEV model in Simulink/SimDriveline and rule-based load-leveling EMS showed 12.02% fuel economy and powertrain efficiency improvements over the Autonomie model. The new powertrain system model developed using Simulink and SimDrivline could also be used as a generic, modular and flexible vehicle modeling platform to support the integration of powertrain design and control system optimization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».