Light-Commercial Electric Vehicle Design: Total Cost of Ownership Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Governments in all continents are regulating and limiting the emissions generated by the transportation system. In this scenario, diesel engines will be out of all major markets between 2030 and 2040. In Brazil, the most prominent automotive market in South America, the introduction of the PL-8 regulations imposes the auto manufacturers to introduce new propulsion technologies starting in 2025. This paper studies the architecture selection and component sizing of an electric propulsion system for a light-commercial vehicle transformation from an internal diesel combustion (IC) engine to a full battery electric vehicle (BEV). The paper investigates four different driveline architectures and compares the results with the original IC vehicle regarding longitudinal performances (e.g., acceleration, maximum speed, and gradeability), energy consumption efficiency, CO2 emissions, and the total cost of ownership. In the end, the electric vehicle is evaluated as an investment by calculating its internal rate of return (IRR), payback (PB), and return on investment (ROI). The longitudinal performances and energy consumption efficiency are estimated using a one-dimensional (1D) model developed using Matlab/Simulink. The total cost of ownership and the projected vehicle retail price are determined based on the system sizing defined in this study and cost models from the literature review.
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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 ».