Designing a set of efficient regenerative braking strategies with a performance index tool
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study is to design efficient regenerative braking strategies for a recreational three-wheel rear-wheel-drive hybrid electric vehicle. Current studies provide several optimal regenerative braking strategies, but no tool to obtain a set of acceptable strategies. A performance index tool is thus proposed and used to evaluate the efficiency of a given strategy. With this tool it is then possible to define a set of efficient regenerative strategies. The performance index is based on knowledge of a global efficiency map defined as the ratio of the incoming battery power to the extracted kinetic power. Two simulators of the vehicle are implemented in MATLAB/Simulink: one with a rear-wheel slip model and the other without slip considerations. They also include the longitudinal dynamics of the vehicle and the efficiency of the electrical drive from the electric motor to the battery. They were validated with experimental measurements of several accelerations and decelerations on a dry asphalt road from 0 km/h to 60 km/h. The simulated global efficiency map was also experimentally validated by regenerative braking measurements on a dry asphalt road from 50 km/h to 0 km/h. The simulated global efficiency map is used to design the optimal strategy (with and without wheel slip considerations). The performance map deduced from the global efficiency map was used to define the boundaries for the optimal strategy deviations and hence to limit the regenerated energy drop. Simulations show that there is a wide range of acceptable strategies from 0 km/h to 50 km/h on a dry asphalt road and hence give the driver the possibility of modulating the regenerative braking within a good energy recapture level. Finally, the design methodology presented with a simulated global efficiency map is also applicable with an experimental efficiency map which can be updated online.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».