Real-Time Performance and Driveability Analysis of a Clutchless Multi-Speed Gearbox for Battery Electric Vehicle Applications
Notice bibliographique
Résumé
Due to the electric machine torque bandwidth characteristic and good efficiency throughout its operational points, battery electric vehicles (BEVs) are typically equipped with a single-speed gearbox (SSG). Nevertheless, multi-speed gearboxes have been investigated for BEVs’ powertrain application as multiple gear ratios add the possibility of keeping the EM operating in a better efficiency region, thus reducing vehicle energy consumption and increasing dynamic performance. At the same time, driving simulators have gained momentum in industry and academia. Simulators render a faster, cheaper, and safer research and development process since it is possible to analyze the project at a system level before building prototypes. In addition, driving simulators allow the driver’s perception of gear shifting times, shift hunting, and vehicle jerk to be considered during the development phase. Combining the trends mentioned above in the automotive segment, we modeled single-and two-speed BEV models in MATLAB/Simulink. We performed a performance and driveability analysis in a static driving simulator. The preliminary results of adopting an efficiency-based shifting schedule and testing different gear shifting duration times indicate the importance of considering the vehicle’s dynamic behavior when employing multi-speed gearbox in BEVs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».