<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Системний аналіз процесу збереження енергетичних інваріантів при редукції математичної моделі електромобіля з рекуперативним гальмуванням

Ескіз

Файли

28274.pdf (555,49 KB)

Дата

2026

Автори

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

From the standpoint of systems analysis, the problem of reducing mathematical models of an electric vehicle with an

Опис

Ключові слова

systems analysis , electric vehicle , energy invariant , model reduction , regenerative braking , power balance , computer modeling

УДК

004.942:004.94:629.33

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.

ISSN

Бібліографічний опис

Пасєка Б. В. Системний аналіз процесу збереження енергетичних інваріантів при редукції математичної моделі електромобіля з рекуперативним гальмуванням // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28274.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54618

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інтелектуальних інформаційних технологій та автоматизації (2026)

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (15)

  1. Armenta-Du C., Corts H. Analysis of kinetic energy recovery systems in electric vehicles. Vehicles. 2023. Vol. 5, No. 2. P. 387–403.
  2. Bacanin N., Zivkovic M., Bezdan T. et al. Modified firefly algorithm for workflow scheduling in cloudedge environment. Neural Computing and Applications. 2022. Vol. 34, No. 11. P. 9043–9068.
  3. Biao J., Xiangwen Z., Yangxiong W., Wenchao H. Regenerative braking control strategy of electric vehicles based on braking stability requirements. International Journal of Automotive Technology. 2021. Vol. 22, No. 2. P. 465–473.
  4. Ehsani M., Gao Y., Miller J. M. Energy Management Strategies for Electric Vehicles with Regenerative Braking: A Review. IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2003. Vol. 52, No. 5. P. 1306–1314.
  5. Emadi A. Advanced Electric Drive Vehicles. Boca Raton, FL : CRC Press, 2017. 616 p.
  6. Energy-optimal Design and Control of Electric Powertrains under Motor Thermal Constraints. arXiv preprint. 2021.
  7. Guo J., Li W., Wang J., Luo Y., Li K. Safe and energy-efficient car-following control strategy for intelligent electric vehicles. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2022. Vol. 23, No. 7. P. 7070–7081.
  8. He H., Sun F., Wang Z. et al. China’s battery electric vehicles lead the world. Green Energy and Intelligent Transportation. 2022. Vol. 1, No. 1. Art. 100020.
  9. Larminie J., Lowry J. Electric Vehicle Technology Explained. 2nd ed. Chichester, UK : Wiley, 2012. 314 p.
  10. Jamadar N. M., Jadhav H. T. A review on braking control and optimization techniques for electric vehicle. Proc. IMechE Part D. 2021. Vol. 235, No. 9. P. 2371–2382.