Dynamic Model of a Plug in Hybrid Electric Vehicle
Notice bibliographique
Résumé
Renewable biofuels like biodiesel and bioethanol contribute only a small percentage of the overall energy mix for mobility. Electricity use for transportation has limited applications because of battery storage range issues. Recently, the trend of research leads in hybrid technologies with significant increase in vehicle efficiencies that created the Plug-in Hybrid Electrical Vehicles (PHEV) platform. A comprehensive alternative energy vehicle simulator is presently seen as an important contribution to the transportation issue, both in terms of contributing data to help policy to reduce fossil fuel use and to support research in this important area. The Renewable Energy Vehicle Simulator (REVS) allows analysing different vehicle configurations, control strategies and renewable and non-renewable fuel and electricity sources. The goal is to determine the optimal combination of fuels and grid electricity use and perform greenhouse gas calculations based on emerging protocols being developed, optimizing the efficient and proper use of renewable energy sources in a carbon constrained world. The simulation platform for REVS models the fundamental aspects of PHEV components, i.e. process control, heat transfer, chemical reactions, thermodynamics and fluid properties. In this work IDEAS simulates the internal combustion engine and chemical reactions to provide emissions out of engine. Matlab and Simulink is employed to simulate the dynamics of the vehicle.
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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 ».