Multiparadigm Modeling Framework to Evaluate the Impacts of Travel Patterns on Electric Vehicle Battery Lifespan
Notice bibliographique
Résumé
The widespread adoption of electric vehicles (EVs) can help attain economic and environmental sustainability by reducing oil dependency and greenhouse gas emissions. However, several issues need to be addressed before EVs can become a popular vehicle choice among the general public. A key issue is the perpetual reduction in EV battery capacity caused by battery degradation over time with usage. This can lead to a reduced driving range and cause “range anxiety” for EV drivers. This becomes even more critical in developing countries where consumers are highly sensitive to battery replacement costs. Thus, to promote EVs in developing economies, policymakers and vehicle manufacturers need to develop attractive incentive schemes and warranty strategies preceded by a thorough assessment of the useable EV battery lifespan for a wide range of users. This paper develops a multiparadigm modeling framework to compute battery degradation for a large population of EVs by capturing the effects of travel patterns, traffic conditions, and ambient temperature. The proposed framework consists of four different building blocks: (i) a microscopic traffic simulation model to generate speed profiles, (ii) an EV power consumption model, (iii) a battery equivalent circuit model, and (iv) a semiempirical battery degradation model. The proposed framework can also be used to assess the battery life-cycle of electric-powered automated vehicles by adjusting their travel patterns accordingly. A case study is presented using travel diary data of around 700 households from the U.S. National Household Travel Survey of 2009 to simulate household travel patterns and corresponding battery lifespan distribution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».