Системний аналіз процесу збереження енергетичних інваріантів при редукції математичної моделі електромобіля з рекуперативним гальмуванням
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
З позицій системного аналізу розглянуто проблему редукції математичних моделей електромобіля з тяговим електроприводом змінного струму та системою рекуперативного гальмування. Запропоновано метод структурно-енергетичної редукції, що базується на принципі збереження балансу потужностей у вузлових точках трансмісійного енергетичного ланцюга. Результати комп’ютерного моделювання в середовищі MATLAB підтверджують, що запропонований метод забезпечує похибку оцінювання енергоспоживання не більше 1,5 % при чотириразовому прискоренні обчислень.
From the standpoint of systems analysis, the problem of reducing mathematical models of an electric vehicle with an
From the standpoint of systems analysis, the problem of reducing mathematical models of an electric vehicle with an
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
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. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2026/paper/view/28274.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (15)
- Armenta-Du C., Corts H. Analysis of kinetic energy recovery systems in electric vehicles. Vehicles. 2023. Vol. 5, No. 2. P. 387–403.
- 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.
- 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.
- 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.
- Emadi A. Advanced Electric Drive Vehicles. Boca Raton, FL : CRC Press, 2017. 616 p.
- Energy-optimal Design and Control of Electric Powertrains under Motor Thermal Constraints. arXiv preprint. 2021.
- 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.
- 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.
- Larminie J., Lowry J. Electric Vehicle Technology Explained. 2nd ed. Chichester, UK : Wiley, 2012. 314 p.
- 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.