An Integrated Modeling Framework for Motion Control and Energy Management in Multi-Motor Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Multi-motor electric vehicles (MMEVs) present complex challenges for control and optimization due to the distribution of control actions and state variables across multiple subsystems and hierarchical levels. Although electric vehicle (EV) modeling has been widely studied, accurately capturing and optimizing the longitudinal energy efficiency and dynamic performance of MMEVs remains a significant challenge. This complexity is further increased by the presence of different motor types, such as induction motors (IMs) and permanent magnet synchronous motors (PMSMs), and various mechanical configurations in all-wheel drive systems. To address these issues, this paper proposes a global-local modeling framework that extends the Energetic Macroscopic Representation (EMR) methodology. The framework integrates detailed models of the electrical drive system with comprehensive mechanical subsystem modeling, including gearbox, differential, half-shafts, wheels, and tires. A global input power model links local control actions and state variables to overall energy flow, supporting a unified approach to longitudinal motion control and energy optimization. In contrast to conventional EMR-based models, the proposed framework explicitly incorporates driveline and tire dynamics, which significantly affect energy consumption due to drivetrain losses and tire slip. The model is evaluated through two scenarios that assess the effects of drivetrain modeling and force distribution strategies. The results show improved control system performance and enhanced energy efficiency, supporting future advancements in longitudinal dynamics modeling for MMEV.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».