Design Criteria for EV Drivetrain
Notice bibliographique
Résumé
Designing and testing of electric vehicles (EVs) is a time-consuming process because of the iterations involved in the electric machines (EMs) and their power electronics (PEs) designs. Most of the time, both designs are done sequentially by using the output of the machine design step for proper sizing of its PEs. This paper proposes a novel fast and systematic method that sets a common ground for electric machine design and drive engineers allowing them to work in parallel and speed up the EV drivetrain development process. The proposed method is based on estimating key parameters such as magnet flux linkage, the d-q axis inductances, motor terminal voltages, and currents based on the drive requirement in terms of torque-speed envelope and battery terminal voltage. A case study based on an industrial project has been performed to show the feasibility of the proposed approach on a 7.12 kW surface and inset permanent magnet synchronous machine (SPMSM and IPMSM) drivetrains. New equations have been developed for getting IPMSM parameters from a feasible SPMSM design. Design steps and performance characteristics using simulation and finite element analysis (FEA) software are discussed. The effectiveness of the proposed design approach is also validated using MATLAB Simulink.
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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) | 0,001 | 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 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 ».