A Novel Multi-Mode Adaptive Energy Consumption Minimization Strategy for P1-P2 Hybrid Electric Vehicle Architectures
Notice bibliographique
Résumé
The presented study aims to propose a new method of driving behavior recognition using a Long Short-Term Memory Recurrent Neural Network (LSTM RNN) in combination with an Energy Consumption Minimization Strategy (ECMS), resulting in a Multi-Mode Adaptive Energy Consumption Minimization Strategy (A-ECMS) for a P1-P2 series parallel Hybrid Electric Vehicle (HEV). Novelty is achieved by focusing on efficient driving mode switching instead of single mode optimization. Therefore, offline optimization was performed over different driving situations to gather different calibrations, which will be utilized in the hybrid propulsion system master controller with the purpose of determining the most fuel-efficient driving mode based on the current driving behavior. A LSTM RNN is used to classify the current driving behavior online based on vehicle speed, acceleration and distance per stop. This paper compares the effect of the proposed method in different driving conditions in order to investigate the benefits and applicability of such a control strategy. Simulations were performed representing a conventional engine-driven vehicle and a hybrid electric vehicle equipped with a P1-P2 series-parallel hybrid propulsion systems. Improvement in fuel consumption against a conventional vehicle of around 52% in average over all driving cycles can be achieved through this approach.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».