Efficiency analysis of hybrid electric vehicle (HEV) traction motor-inverter drive for varied driving load demands
Notice bibliographique
Résumé
It is a well-understood fact that power electronic converters and electric propulsion motors are extremely critical for every hybrid electric vehicle (HEV) system. It is essential that the traction motor must meet demands of varied driving schedules, and at the same time, it should run at its most optimal operating points to achieve higher drive train efficiency. Therefore, modeling the motor-inverter losses/efficiencies over typical city and highway driving schedules is the key to observe and analyze practical drive train efficiency and vehicle performance. Considered as a “black box,” the motor-inverter functions as an energy conversion block. It provides known outputs when certain inputs are applied. In this paper, a detailed efficiency analysis of a typical traction motor-inverter drive system, more specific to a parallel HEV, is presented. The HEV system is tested over a range of different driving load demands, which include 3 stop-and-go type low-speed driving patterns and 3 high-speed driving patterns. The motor-inverter efficiency analysis is carried out based on the resulting efficiency map data. The Advanced Vehicle Simulator (ADVISOR) software is used for modeling and simulation purpose. Efficiencies under both motoring mode and regenerative braking mode are monitored and summarized.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».