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Enregistrement W2150022023 · doi:10.1109/secon.2012.6196966

Intelligent control system for improving the efficiency of a series hybrid for the EcoCAR 2 challenge

2012· article· en· W2150022023 sur OpenAlexaboutno aff
Brandon Smith, Latha Shree Ashok Raj, G. M. Wong, Richard S. Stansbury

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle emissions and performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEmbry-Riddle Aeronautical UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésCompetition (biology)ArchitectureEnergy consumptionModel predictive controlHybrid systemEfficient energy useControl (management)Control systemEngineeringComputer scienceSystems architectureWork (physics)Systems engineeringArtificial intelligenceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Embry-Riddle Aeronautical University (ERAU) is participating in EcoCAR 2: Plugging in to the Future [1], an advanced vehicle competition run by Argonne National Labs and sponsored by General Motors and the United States Department of Energy. The competition challenges 15 schools from the United States and Canada to design and implement the most efficient hybrid vehicle architecture. As part of the EcoCar Challenge, ERAU has been developing the Intelligent Driver Efficiency Assistant (IDEA), an advanced predictive supplementary control system for the university's EcoCAR 2 competition vehicle. The goal of the IDEA system is to minimize the emissions and energy consumption of ERAU's hybrid-electric vehicle through the application of artificially intelligent, and adaptive and predictive control system theory. These predictions allow IDEA to place its control system in the best possible mode of operation to minimize overall vehicle emissions and energy consumption. This paper discusses the EcoCAR 2 competition, IDEA's architecture and role within the competition, and ERAU's future work to complete, validate, and demonstrate the IDEA system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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