Braking energy management strategy for electric vehicles based on working condition prediction
Notice bibliographique
Résumé
To improve the mileage capacity of electric vehicles (EVs), a dual-motor front-wheel-drive EV is considered as the research object. Through experiments with actual vehicles, data from four typical working conditions are collected; a C4.5 decision tree algorithm is developed to train a working condition recognition model. The long short termmemory neural network is used to train four deep-learning working condition prediction models, and the particleswarm algorithm is used to optimize their structural parameters. The braking strength, demand torque, and demand speed are determined based on the predicted working conditions. Based on four common braking energy recovery control strategies, front- and rear-wheel braking force distribution strategies are formulated according to the changes in braking strength. The maximum regenerative braking torque and remaining mechanical braking torque provided by the front wheels are optimized. The Seagull Optimization Algorithm is used to optimize the torque distribution of the dual motors on the front wheels and improve the working efficiency of the motors. In the experimental conditions, the recovered energy at 100 km is 2.6 kWh; the energy recovery rate is 19.1%, and the power consumption ratio is reduced by 15.8%, improving the EV cruising range.
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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 ».