Torque vectoring algorithm for distributed drive electric vehicle considering coordination of stability and economy
Notice bibliographique
Résumé
Working of in-wheel motors (IWMs) in high-efficiency areas and minimum tire slip should be considered when driving distributed drive electric vehicles (DDEVs). Therefore, a novel torque vectoring control algorithm is proposed to lower energy dissipation and ensure lateral stability, which consists of a linear quadratic regulator and a proportion integration control module in upper controller to calculate desired additional yaw moment and total driving torque, respectively, for following desired yaw rate, side slip angle, and longitudinal velocity. In addition, the stability objective function considering tire working load and the economic objective function considering working efficiency of IWMs and tire slip energy are established separately in lower controller. The fitness function of coordinating lateral stability and economy is obtained by phase plane method. Particle swarm optimization (PSO) algorithm with a superior initial population (SIP-PSO) is proposed to solve torque distribution coefficients for torque distribution of DDEVs. Finally, simulation and hardware-in-the-loop test results under double lane change and snake lane change maneuvers on lower adhesion road indicate that the proposed algorithm can effectively lower the energy loss of IWM working and tire slip while ensuring lateral stability under different working 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 | 0,000 |
| 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 ».