Braking Strategy Characterization for a Dual-Motor Battery Electric Vehicle and Regenerative Torque Limit Derivation
Notice bibliographique
Résumé
Recent research on braking control strategies for battery electric vehicles (BEVs) commonly limits the front-to-rear braking force distribution. However, no public evidence shows that production vehicles observe these limits. The present study evaluates this assumption through road tests and high-fidelity simulations for dual- and single-motor powertrains. On-road measurements acquired from a mass-produced BEV indicate that, under typical driving conditions, the force split can diverge safely from conventional design curves—including the ECE and the ideal curves. Building on these data, a comparative analysis quantifies the efficiency penalties associated with constrained braking (fixed ratios or ideal curve tracking) relative to an unconstrained, efficiency-oriented approach. In dual-motor configurations, removing the constraint recovers up to 6.8% more kinetic energy over a real-world cycle. A power loss-based method is proposed to establish a torque curve limiting regenerative braking at low-speed operation. Applied to a single-motor delivery-van model, the regenerative torque limitation increases energy recuperation by as much as 4.8% during moderate to intense decelerations. These findings provide guidance for future brake control designs, demonstrating that efficiency-focused regeneration can coexist with anti-lock braking systems to extend BEVs’ driving range without compromising vehicle stability.
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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 ».