Investigating the effect of engine noise on power management strategy of a hybrid electric vehicle
Notice bibliographique
Résumé
Hybrid electric vehicles (HEVs) have been developed as a promising way to decrease the fuel consumption and emissions of conventional vehicles. Although the noise emission of HEVs is generally lower than that of conventional vehicles, it is still an issue, especially in urban transportation. In this paper, a power management strategy is developed to minimize the annoying noise of the engine for an HEV. This is a modified version of the strategy that was originally established based on the speed ratio of continuously variable transmission (CVT) as the control parameter (CVT-based strategy). The engine combustion noise is assessed using the experimental data of the in-cylinder pressure. Also, the engine brake specific fuel consumption (bsfc) is defined from the experiments. The bsfc and noise data are implemented in the power management strategy. The proposed strategy offers a better performance in terms of reducing engine noise and fuel consumption in comparison with an electric assist control strategy (EACS). On the other hand, the proposed strategy results in a lower level of engine noise than the original CVT-based strategy at the expense of slightly increasing the fuel consumption. For instance, the noise level (dB) in an urban dynamometer driving cycle using the proposed strategy is 49% lower than the case of CVT-based strategy, while the vehicle FC is about 1.1% more than the CVT-based case.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».