Advanced regenerative braking system for EVs: Leveraging BLDC‑supercapacitor technologies for optimized energy recovery, economic viability, and maintenance strategies
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicles (EVs) offer a pathway to a cleaner and quieter future; however, a considerable portion of their braking energy is still dissipated as heat rather than being recuperated. To address this inefficiency, the present study proposes an advanced regenerative braking architecture that integrates high-power supercapacitors with precision-controlled Brushless DC (BLDC) motors. Employing adaptive control algorithms, the system captures up to 92.5% of kinetic energy during deceleration, directing it first to supercapacitors for rapid storage, then gradually to the primary battery. This dual-stage energy strategy reduces thermal losses, extends battery lifespan, and ensures fast, reliable braking response. The adaptability of the proposed system is validated under various real-world conditions, including urban traffic, highway speeds, and steep inclines. Statistical validation through confidence intervals and error bars reinforces the reliability of the results. A cost-benefit analysis confirms commercial feasibility, highlighting savings in energy consumption, brake wear, and battery replacement within standard service intervals. Additionally, robust safety and maintenance strategies are outlined to ensure operational safety and long-term reliability. By converting wasted kinetic energy into a practical resource, this work lays the foundation for smarter, safer, and more sustainable electric mobility, accelerating the shift toward a truly carbon-neutral transportation future.
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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 ».