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Enregistrement W2920468273 · doi:10.1109/tvt.2019.2902485

Cyber-Physical Predictive Energy Management for Through-the-Road Hybrid Vehicles

2019· article· en· W2920468273 sur OpenAlexafffund
Hong Wang, Yanjun Huang, Amir Soltani, Amir Khajepour, Dongpu Cao

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Vehicular Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPowertrainEnergy managementModel predictive controlCyber-physical systemHybrid systemEnergy management systemComputer scienceEnergy (signal processing)Automotive engineeringController (irrigation)Hybrid vehicleEngineeringControl engineeringPower (physics)Control (management)Artificial intelligenceTorqueMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a Cyber-Physical System approach is proposed for the optimization of Through-The-Road (TTR) hybrid vehicles, in view of energy saving with a prior knowledge of road elevation. First, a hybrid powertrain for TTR vehicle is proposed for energy saving purposes and then the modeling of TTR hybrid vehicle is presented. Second, the proposed average power based model predictive controller (AP-MPC) is utilized to address the energy management problem for this TTR hybrid vehicle with only road elevation known as a priori obtained from the cyber word in Cyber-Physical System. A comparison study is proceeded to demonstrate the benefit of the hybrid powertrain compared to the traditional heavy commercial vehicle and the AP-MPC strategy compared with the prescient MPC and the rule-based energy management. Simulation results demonstrate that the proposed AP-MPC without any priori velocity information can achieve an impressive improvement of 15.6% in three typical case studies even only with the road elevation information enabled by the cyber world in Cyber-Physical 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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,693
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,200 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations36
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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