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基于软演员-评论者算法的插电式混合动力汽车能量管理策略
摘要：插电式混合动力汽车（PHEV）配备多个动力源，为满足驾驶员的动力需求提供了额外的自由度，因此通过能量管理策略（EMS）合理分配各动力源的动力需求，使各动力源工作在效率区，对提高燃油经济性至关重要。本文提出一种基于软演员-评论家（SAC）算法和自动熵调节的无模型EMS，以平衡能量效率的优化和驾驶循环的适应性。将最大熵框架引入基于深度强化学习的能量管理，以提高探索内燃机（ICE）和电动机（EM）效率区间的性能。具体而言，自动熵调节框架提高了对驾驶循环的适应性。此外，通过从实车采集的数据进行了仿真验证。结果表明，引入自动熵调节可以有效提高车辆等效燃油经济性。与传统EMS相比，该EMS可节省4.37%的能源，并且能够适应不同的驾驶循环，并能将电池的荷电状态保持在参考值。
插电式混合动力汽车的二氧化碳排放
在这项工作中，我们遵循以前的途径，以探索有限差分时间域（FDTD）方法中数值分散补偿的机器学习算法。混合深神经网络通过FDTD模拟的细胞大小进行训练，目的是通过比较粗大和密集的网格的各种平面微波电路的解决方案来“学习”数值分散误差的模式。因此，我们的培训数据不仅包括广泛的几何形状，还包括每个问题的可变密度的网格。我们对所提出的网络的结构进行了详尽的分析及其误差性能作为培训数据的函数。我们评估了其充当数值分散补偿引擎的能力：可以从粗网格模拟的结果中预测fdtd模拟的结果。
四轮驱动插电式混合动力汽车双自适应等效油耗最小化策略
摘要：能量管理策略对于发挥四轮驱动插电式混合动力汽车（4WD PHEV）的节能效果至关重要。针对4WD PHEV中复杂的多能量系统，提出一种新的双自适应等效消耗最小化策略（DA-ECMS）。该策略通过引入未来驾驶工况类别来调整等效因子，提高驾驶工况的适应性和经济性，优化多能量系统的管理。首先，采用自组织神经网络（SOM）和灰狼优化器（GWO）对驾驶工况类别进行分类，离线优化多维等效因子；其次，采用SOM进行驾驶工况类别识别，并匹配多维等效因子；最后，DA-ECMS完成前轴多能源与电驱动系统的多能量优化管理，释放4WD PHEV的节能潜力。仿真结果表明，与基于规则的策略相比，DA-ECMS经济性提高了13.31%。
Evolv AI 定制充电式产品快速入门指南
Starkey 将更换助听器或维修助听器中任何有保障的缺陷，前提是您将助听器交给 Starkey 授权的听力专家之一，并在保修期内以及发现缺陷后三十 (30) 天内通知听力专家缺陷情况。Starkey 维修或更换助听器本身不收取任何费用，但听力专家可能会就其提供的服务收取费用。助听器的保修维修不得延长保修期。保修期过后对助听器进行的任何维修均应视为“善意”维修，不会改变本有限保修的条款。
Evolv AI 非充电式快速入门指南
Starkey 将更换助听器或维修助听器中任何有保障的缺陷，前提是您将助听器交给 Starkey 授权的听力专家之一，并在保修期内以及发现缺陷后三十 (30) 天内通知听力专家缺陷情况。Starkey 维修或更换助听器本身不收取任何费用，但听力专家可能会就其提供的服务收取费用。对您的助听器进行保修维修不会延长保修期。保修期过后对您的助听器进行的任何维修均应视为“善意”维修，不会改变本有限保修的条款。
基于深度学习预测的可重构微电网中插电式混合动力汽车的随机建模与集成
摘要 —本文研究了插电式混合动力汽车 (PHEV) 的不协调、协调和智能充电对微电网 (MG) 优化运行的影响，并结合了动态线路额定值 (DLR) 安全约束。当配电线路达到最大容量时，DLR 约束（尤其是在孤岛模式下）会影响 MG 馈线的载流量。为了克服任何线路中断或应急情况，智能 PHEV 可用于帮助提高电网安全性。但是，使用 PHEV 会导致更高的功率损耗和馈线过载问题。为了解决这些问题，本文采用了一种重构技术。一种启发式算法（称为基于集体决策的优化算法）用于克服问题的非凸性和非线性。采用无迹变换技术来模拟由太阳辐射、负载需求和天气温度引起的 DLR 不确定性，以及由不同的充电策略、正在充电的 PHEV 数量、充电开始时间和充电持续时间引起的 PHEV 不确定性。此外，设计了一种深度学习门控循环单元技术来预测可再生能源输出，以减轻可再生能源组件中的不确定性。部署了经过修改的 IEEE 33 总线测试网络来评估所提模型的效率和性能。
先进强混合动力及插电式混合动力工程评估与成本分析
为了提高车辆燃油效率并满足排放标准，全球汽车制造商增加了其强大的 HEV 和 PHEV 产品组合。许多汽车领域都开发并部署了新技术，这些技术声称可以提高效率和整体车辆性能，同时限制成本增加的影响。本研究对可用于支持近期和长期 OEM 混合动力战略的选定最新技术进行了工程评估和成本评估。根据对 OEM 混合动力战略、HEV/PHEV 销售和预测以及近几年车型中车辆架构和混合动力技术的进步的详细审查，选择了代表最先进技术的 6 种最先进系统。选定的技术中有五种与电动动力系统有关，第六种与加热和冷却有关。该研究强调了设计改进，并声称这些系统具有优势，然后继续了解生产它们所用的材料和制造工艺。然后估算了每个组件和组件的直接和间接成本。最后，该报告提供了对新兴技术的见解，以了解到 2025 年可能实现的潜在成本降低。
使用双向转换器开发多插电式电动汽车移动充电站 A. Dominic Savio 1 , Vimala Juliet A. 2 1 De
由带有直流纳米电网 (NG) 的分散能源供电的电动汽车 (EV) 充电站为不间断充电提供了一种选择。NG 由光伏 (PV) 和风能等可再生能源 (RES) 供电。当可再生能源产生的多余电力存储在本地能源存储单元 (ESU) 中时，可在可再生能源电力短缺时使用。在 NG 超载和 ESU 能源需求旺盛期间，移动充电站 (MCS) 可提供不间断充电。MCS 为电池更换和车辆到电网的可行性提供了一种选择。MCS 需要监控电池的充电状态 (SOC) 和健康状态 (SOH)。SOC 和 SOH 的监控与电压、电流和温度等各种电池参数有关。开发了一个实验室原型，并测试了 EV 到 NG 和基于物联网 (IoT) 监控电池参数的实际可能性。
电动和插电式混合动力汽车潜在锂离子电池安全问题评估
15.补充说明 Phil Gorney 和 Barbara Hennessey (NHTSA CORs) 16.摘要 本报告总结了对潜在锂离子 (Li-ion) 电池车辆安全问题的评估，为 NHTSA 提供信息，供其评估需求并确定未来对锂离子电池车辆的研究活动的优先顺序。此分析旨在帮助 NHTSA 识别可能需要考虑的潜在关键操作安全问题，并评估是否需要进一步测试以评估安全问题。本文档是该项目的综合最终报告，汇编和总结了关键背景信息和对开发结果的评估。本次调查的范围包括插电式混合动力汽车、混合动力汽车和电池电动汽车。本报告回顾了电池化学和机械设计和安全性、电池结构和设计、与电池功率相关的车辆系统、电池管理和控制系统、安全标准的文献，以及对采用锂离子电池系统进行推进的实验、概念、原型和生产规模车辆的调查。
Sheng Lin 帕金森氏病的诊断外多巴胺具有快速的眼睛运动睡眠 全天幼儿园教室中的游戏网格界面 微塑料变化气候变化对植物的影响... 插电式混合动力汽车的二氧化碳排放 FDTD VICADEEP学习的数值分散补偿 评论文章胰高血糖素样肽-1受体激动剂用于慢性体重管理 使用可溶性化学抗化性聚合物复合材料对烃污染物的可扩展感应 CD47：非小细胞肺癌的免疫检查点封锁中的下一个边界 电池电动汽车（BEV）快速充电（FC）在寒冷天气中优化 目标管理培训：基于网络的方法
6实验验证................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................. 83 6.2实验设置of RoboTwin ................................................................... SS - 6.2.2 Eiperimen t Design ...................................................................................... 8.6.3 Neural Network ControIler .............................................................. XS 6.4 Robust Damping Controuer ............................................................. 97 6.5 Observer-based Controller ............................................................. 107 6.6 Summq ...................................................................................... 112