Real-Time Torque-Distribution for Dual-Motor Off-Road Vehicle Using Machine Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Recently, demand for electric vehicles (EVs) has increased significantly as people are becoming more conscious of the environment and the need to reduce carbon emissions. The introduction of multi-motor systems in EVs has brought new challenges in terms of energy efficiency and performance. This paper presents a Multi-Ensemble Learning (MEL)-based approach to design an Energy Management Strategy (EMS) for a Dual Motor Electric Vehicle (DMEV) where MEL is a new powerful Machine Learning approach implemented using Python programming language. To make our study concrete, we studied a real DMEV that is modeled using Energetic Macroscopic Representation and whose control is simulated using Matlab/SimulinTM. The designed EMS aims to distribute the instant torque between the two electric motors in an efficient manner, with the objective of minimizing energy consumption as much as possible. Contrary to existing EMSs, an important advantage of our designed EMS is that it determines the instant torque distribution in real-time (while the vehicle is running), without knowing in advance how physical parameters (such as the speed and traction force) will evolve during the current trip. The real-time simulation is carried out under unknown driving cycles based on a validated numerical EV model with a significantly lower computational cost while achieving a high degree of accuracy in predicting and allocating torque, and a high degree of performance in terms of energy consumption.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».