Drivability Improving Control During Mode Transition Process of Through-the-Road Hybrid Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Drivability control in mode transition process of through-the-road hybrid electric vehicles (TTR HEVs) is focused in this article. There is more than one path of energy flow from the power sources to the wheels in TTR HEVs. The torque coupling is achieved through the road. The operation modes and transitions show more diversity than other HEVs. These distinguishing features imply the necessity of remodeling the TTR HEV powertrains for drivability control. In addition, how to handle the uncertainty resulting from clutch actuation, internal combustion engine (ICE) response lag, and modeling error is still a tough issue. To overcome these difficulties, first, operation modes and transition process of the concerned TTR HEV are discussed. The dynamic models of the front and rear powertrain are derived. Second, considering clutch torque change, ICE torque error, and model uncertainty, sliding mode controller (SMC) is designed to synchronize the rotate speed of the clutch driving and driven disks. Third, in order to reduce the reaching time as well as suppress the chattering near and on the sliding surface, a fuzzy sliding mode controller (FSMC) is proposed. Compared simulation results show that the proposed FSMC can improve vehicle drivability effectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».