Review, Modelling and Simulation of Two-Mode Hybrid Vehicle Architecture
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid vehicle technology is beginning to make a significant mark in the automotive industry, most notably by the Toyota Prius THS-II and its one-mode technology, but also by two-mode architectures recently introduced. GM-Allison, Renault, and the Timken Company have attempted to capitalize on the advantages over simpler series and parallel architectures that the series-parallel configuration confers on the Prius while also improving the design by allowing the powertrain configuration to physically shift and operate in two different modes depending on the driving load. This work provides an overview of the state-of-the-art in two-mode hybrid vehicle architectures, and demonstrates the performance of this technology in comparison to the market-leading Toyota Prius one-mode hybrid vehicle technology and conventional ICE technology. Simulations in the NREL ADVISOR® software compare the performances of the one- and two-mode architectures against a parallel-full design and the ICE baseline for four different drive cycles and a vehicle with varying weight that simulates a commercial vehicle application. A configuration that is a variation of those designed by GM-Allison was chosen as the representative of the two-mode architectures. The performance metric was fuel economy. The fuel economy was measured over the course of the drive cycles: (1) Urban Dynamometer Driving Schedule for Heavy Duty Vehicles (UDDSHDV); (2) New York City Truck (NYCT); (3) City-Suburban Heavy Vehicle Route (CSHVR); and (4) Highway Fuel Economy Test (HWFET). The vehicle model uses a module developed in-house for a Kenworth T400 truck with a payload that varies from empty to completely full. The results demonstrate that the two-mode architecture provides significantly improved performance to that of the conventional non-hybrid design and comparable performance to that of the parallel-full hybrid design. Furthermore, the one-mode design is shown to be sub-optimal for this vehicle type. Development and optimization of the control strategy, which is the direction of the current research, should allow for additional improvement in fuel economy; optimization of vehicular components could result in improvements in acceleration ability, gradeability, and top speed performance, which lags behind the performance capabilities of the conventional powertrain vehicle in these metrics. The study confirms that two-mode architecture presents unique advantages for constantly changing driving cycles and vehicle payloads and represents the future of hybrid vehicle technology.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».