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A Review of In-Wheel Motors for Electric Vehicle Propulsion

2022· review· en· W4309224604 sur OpenAlexaff
Essossinam Frederic Aloeyi, Nasir Ali, Qingsong Wang

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Transportation Electrification Conference and Expo, Asia-Pacific (ITEC Asia-Pacific) · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropulsionAutomotive engineeringSwitched reluctance motorNetwork topologyElectric motorComputer scienceElectric vehicleElectrically powered spacecraft propulsionBrushed DC electric motorEngineeringControl engineeringElectrical engineeringAC motorAerospace engineeringPower (physics)PhysicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The concept of hub motors or in-wheel motors (IWMs) in electric vehicles (EVs) as a replacement for conventional internal combustion engines has received significant attention in recent years. Since integrating the motor into the wheel eliminates the transmission system and significantly increases the efficiency, IWMs are considered as efficient and innovative solutions for the drive systems of future EVs. Therefore, it is useful to present a comprehensive review of the recent developments of the IWMs and discuss their potential future advancements. In this paper, the major topologies of IWMs are systematically reviewed, such as permanent magnet IWMs (PM-IWMs), magnetic-geared IWMs (MG-IWMs), in-wheel switched reluctance motors (IW-SRMs), and wireless IWMs (W-IWMs). The advantages and drawbacks of these IWM topologies are investigated and compared. Finally, the challenges and future trends of the IWMs are discussed in detail.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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