Analysis and Design of an Optimum Powertrain for an Electric Battery Vehicle for AUM Campus Shuttle Service
Notice bibliographique
Résumé
In order to achieve both high performance and a longer driving range, conventional automobiles rely on fossil fuels.However, there are certain drawbacks, such as low engine efficiency and emissions of exhaust gases that contribute to the pollution of the environment and Global Warming (GW).To this end phenomenon, there has been a recent rise in the interest of Electric Vehicles (EVs).On the other hand, EVs have certain drawbacks like low range and long charging duration.Considering special use cases such as shuttle services in specified areas, these drawbacks lose their significance.The proposed study involves, the selection design and optimization of an EV to be used in the American University of the Middle East (AUM) campus considering the main objective as to complete the daily tasks with a single charge during the night.A longitudinal vehicle model is generated for the EVs in MATLAB/Simulink, a benchmarking vehicle is selected using vehicle model outputs and parameter optimization for battery capacity and final drive ratio (FDR) is performed.The final design has 32.47 % less battery capacity, 1.94 % less vehicle weight and 7.901 seconds 0 -25 kph vehicle acceleration duration, 17.86 % less than the original configuration.The results of this study will be used for the autonomous driving car project to be developed in AUM in the near future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».