Loading...
机构名称:
¥ 2.0

摘要:电动汽车(EV)在有效管理能源方面遇到了重大障碍,尤其是在面对各种驾驶环境和周围因素时。本研究旨在评估安装在日产叶片中的完全运行的混合储能系统(HESS)中的三个不同控制系统的性能。目的是通过专注于针对不同的全球环境和驱动环境来优化能源管理来提高电动汽车的性能。这项研究通过使用MATLAB/SIMULINK开发独特的能源管理系统模型来利用分析策略。该模型是专门设计的,用于优化完全活跃的HESS电池和超级电容器(SC)的集成和控制。该模型模仿了三个不同的驾驶周期下的控制器的性能:Artemis乡村,Artemis高速公路和US06。这些发现在管理电池电量状态(SOC)和系统的响应性方面表现出显着的进展,尤其是在使用径向基函数(RBF)控制器时。这项研究强调了HESS提高电动汽车的有效性和耐用性的能力,从而促进了电力运输技术的更广泛的接受和进步。

评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论

评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论PDF文件第1页

评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论PDF文件第2页

评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论PDF文件第3页

评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论PDF文件第4页

评估健康和神经退行性衰老中的执行功能能力 - 选择性文献评论PDF文件第5页

相关文件推荐

2024 年
¥4.0
2018 年
¥1.0