MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W61361868

A game theoretic approach to control of a hybrid electric vehicle powertrain.

2004· article· en· W61361868 sur OpenAlexaboutno aff
Alan Soltis

Notice bibliographique

RevueScholarship at UWindsor (University of Windsor) · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPowertrainControl (management)Electric vehicleComputer scienceAutomotive engineeringEngineeringArtificial intelligencePower (physics)Torque
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The automotive community has long dealt with concerns over the environmental impact of personal transportation methods. Such concerns, coupled with political concerns such as gasoline prices, and increasing dependence on foreign oil has increased the research effort into alternative concepts for vehicle powertrains. One of the most prominent technologies is the hybrid electric vehicle (HEV). Many HEVs employ both an internal combustion engine and an electric motor. The goal is to provide lower emissions, while obtaining superior fuel economy and performance. The objective of this thesis is to explore the use of game-theoretic principles in the implementation of supervisory control of a Hybrid Electric Vehicle (HEV). The work consists of two projects; the first deals with design of the controller itself, and the second, is modelling several test environments to test and redesign our controller in an iterative manner. The simulation environment used is MATLAB/Simulink, a Mathworks product. Vehicle dynamics are modeled using CarSim (a Mechanical Simulation Corporation product). Real-time performance of the supervisory control algorithm is verified using RT-Lab (an Opal-RT product). One of the benchmark tools in REV research, ADVISOR (also MATLAB based), is referenced as a means of double-checking the consistency of simulation results using our customized test environment. Simulation results using the Game-Theoretic Supervisory controller are compared with more conventional, benchmark approaches. Furthermore, a study of controller optimization is presented, as well as simulation results under many drive cycles. Additionally, HEV testing methods are investigated. Complex, comprehensive modeling is compared to simplified, analytical modeling of vehicle powertrains in terms of practical utility and accuracy.Dept. of Electrical and Computer Engineering. Paper copy at Leddy Library: Theses & Major Papers - Basement, West Bldg. / Call Number: Thesis2004 .S65. Source: Masters Abstracts International, Volume: 43-01, page: 0285. Adviser: Xiang Chen. Thesis (M.A.Sc.)--University of Windsor (Canada), 2004.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueScholarship at UWindsor (University of Windsor)Même sujetElectric and Hybrid Vehicle TechnologiesTravaux en français237 207