Comprehensive chassis control strategy of FWIC‐EV based on sliding mode control
Notice bibliographique
Résumé
Four‐wheel independent control electric vehicle has possessed tremendous potentials because the enhancement of driving performance and energy savings can be simultaneously carried out by independent and precise driving/braking/steering control. The study has proposed a comprehensive control strategy aiming at all normal conditions, which employs hierarchical architecture to reach the above‐mentioned control. In the high‐level controller, sliding mode control scheme is developed to figure out total force and yaw moment. In the low‐level controller, energy‐efficiency optimisation allocation is presented to reduce motor power losses and obtain energy recovery based on motor efficiency map, and then steering angle allocation is conducted to decrease the lateral force so as to reduce power losses caused by the tyre sideslip. Considering insufficient motor braking torque during large deceleration or even larger, the blended brake control strategy with the motor brake and electric hydraulic brake and further anti‐skid brake system control via adopting fuzzy logic method are carried out. The torque and pressure are gained to deliver the corresponding actuators model established according to their physical characteristics. Through CarSim‐MATLAB/Simulink‐AMEsim co‐simulation, results suggest that the developed strategy can boost the vehicle manoeuvrability and reduce energy consumption generated by motors and tyre sideslip under all the conventional occasions.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».