High-Fidelity Modelling, Parameter Identification, and Co-Simulation of a 4-Wheel Independent Drive and Steer Electric Vehicle with Custom Inverter Design
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles are revolutionizing ground transportation and promise to disrupt the future of urban mobility. The technological advancements in the design and control of off-road electric vehicles have required the development of high-fidelity models to predict vehicle dynamic responses. High-fidelity modelling in off-road mobility is important for several reasons, including accurate prediction of the vehicle performance prior to road tests, optimization of energy management, and identification of failure modes. In this paper, a high-fidelity vehicle dynamics model is developed for a 4-wheel independent drive/steer scaled electric off-road vehicle using the MapleSim™ software package. The vehicle multibody dynamic model consists of all the mechanical subsystems of the vehicle, including: a) double wishbone suspension, b) independent steering mechanisms, c) independently driven powertrain, and d) the chassis. Experimental parameter identification is performed to identify the parameters of some key subsystems of the vehicle model. Vehicle mechanical subsystem parameters such as the a) vehicle drag frontal area, b) wheel inertia, and c) location of the vehicle centre of gravity are determined. The accuracy of the multibody dynamic model for an off-road electric vehicle heavily depends on the accuracy of the coupled electrical subsystem model. Therefore, to incorporate the electrical subsystem into the system model, the developed vehicle dynamics plant model is imported into <tex>$\mathbf{MATLAB}^{\mathbf{TM}}/\mathbf{SIMULINK}^{\mathbf{TM}}$</tex> using the Functional Mock-up Interface and an electrical model of the Brushless DC inverter subsystem is developed using custom SPICE based libraries. This co-simulation approach allows electro-mechanical models to be developed from a design-first perspective using electrical and mechanical computer-aided design tools. This leads to a streamlined path for the designer to validate decisions prior to fabrication and assembly.
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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 ».