ENERGY HARVESTING AND CONTROL OF A REGENERATIVE SUSPENSION SYSTEM USING SWITCHED MODE CONVERTERS
Notice bibliographique
Résumé
Harvesting road induced vibration energy through electromagnetic suspension allows extension of the travel range of hybrid and fully electrical powered vehicles while achieving passenger comfort. The core of this work is to investigate development of power converters for an electromagnetic suspension system which allows for regeneration of vibration energy and dynamics control of vehicle suspension. We present a variable electrical damper mechanism which can be controlled using unity power-factor AC/DC converter topologies. By controlling the synthesized electrical damper, the system is capable of providing variable damping forces, ranging from under-damped to over-damped cases, while regenerating mechanical vibration energy into electric charge stored in a battery. To demonstate the concept, the developed converter is attached to a small-scale one-degree-of-freedom suspension prototype which emulates a vehicle suspension mechanism. The energy regeneration mechanism consists of a mass-spring system and a ball-screw motion converter mechanism coupled to a DC machine, excited by a hydraulic shaker. The motion converter stage converts vibrational motion into a bi-directional rotatory motion, resulting in generation of back-emf in the rotary machine. We also introduce an optimized start/stop algorithm for the harvesting of energy using the proposed power converter. The algorithm allows for improvements in power conversion efficiency enhancement (≈ 14% under class C road profile) through turning the circuit on/off during its operation. The idea is to ensure that the converter only operates in the positive conversion efficiency region; meaning that when there is enough energy the converter starts the energy harvesting process. Furthermore, an estimation of range enhancement for a full-scale electric vehicle (EV) is furnished using regenerative suspension. It is estimated that for a full size EV (e.g., Tesla model S), a range extension of 10-30% is highly realistic, depending on the road conditions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».