Optimal Control for Ensured Drivability of Paralell HEVs/PHEVs during Mode Transition
Notice bibliographique
Résumé
Plug-in hybrid electric vehicles (PHEVs) with post-transmission parallel configuration attracted considerable attention due to their capacity to operate in either electric vehicle (EV) mode or hybrid electric vehicle (HEV) mode. Meanwhile, the added flexibility and multiple operation modes add additional challenges to vehicle control with acceptable drivability, particularly during the mode transition from the EV and HEV, since proper control is needed for the internal combustion engine (ICE), motor and coupling device to achieve smooth and fast transition, under various vehicle operation constraints such as mode-transition duration, vehicle acceleration fluctuation and friction loss of the dry clutch. In addition, the engagement of dry clutch features torque discontinuity due to slip-stick phenomenon and the dynamic behavior of the ICE further increases the nonlinearity of the powertrain system. This research introduces a method for identifying the theoretically optimal drivability during mode transition and feasible control schemes to effectively coordinate different powertrain components and achieve desirable drivability without violating vehicle operation constraints. Firstly, a post-transmission parallel PHEV is modeled using MATLAB Simulink and US DOE-ANL's AUTONOMIE, and partially verified using a research prototype PHEV-EcoCAR, developed on the GM Chevrolet Malibu platform at University of Victoria. Secondly, the problem of optimal control for drivability is formulated, considering the vehicle operation constraints. Dynamic Programming (DP) is applied to the Simulink powertrain model to identify the optimal control solutions. Simulation results for the studied vehicle are presented and analyzed to illustrate the new approach and its advantages.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».