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为未来提供动力：到2032年对美国轻型车辆电池制造工作的评估
通过广泛的文献综述和公司公告收集，本文估计了每吉瓦瓦小时（GWH）的比率，用于生产电池组和电池组件（LDVS）的电池组和电池组件（LDVS），以及电池的再生电池，然后根据各种美国国内生产情况来估算这些估算。为了分析电池组，我们考虑了三种情况。第一种情况是基于在2032年对轻型电动汽车舰队增长到新销售的69％所需的电池需求的估计，这是基于EPA的最终型号2027年型号的最终多污染物排放标准，后来又是后来的轻便车辆和中型车辆。第二和第三种情况是基于2024年9月的公司公告对美国电池生产能力的自下而上的评估。
AHMADI, Seyed Ehsan、MARZBAND、Mousa、IKPEHAI、Augustine 和 ABUSORRAH, Abdullah (2022)。插电式电动汽车的最优随机调度
a 诺森比亚大学，电力与控制系统研究组，英国，纽卡斯尔，Ellison Place NE1 8ST b 阿卜杜勒阿齐兹国王大学，可再生能源与电力系统研究卓越中心，沙特阿拉伯，吉达，21589 c 谢菲尔德哈勒姆大学，工程与数学系，英国，谢菲尔德，S1 1WB d 阿卜杜勒阿齐兹国王大学，工程学院，电气与计算机工程系，KA CARE 能源研究与创新中心，沙特阿拉伯，吉达，21589
开发太阳能多电动微型航空车辆
旋转翼航空车提供机动性和垂直起飞和降落（VTOL）优势，优于固定翼系统。旋转翼系统确实具有相对较高的能量需求，因此飞行时间较短，因此对固定翼对应物的能量依赖性更大。光伏技术的进步已导致太阳能电池的特定功率（功率到重量比率）显着增加，从而实现了太阳能旋转旋转飞机的设计，现在是微型变体的。呈现的微型航空车辆（MAV）是微型太阳能电机，是0.15 m×0.15 m×0.02 m的0.02 m太阳能可调的无线电控制飞机。0.071千克飞机可以平均飞行3.5分钟，在25°C的1000 W/m 2辐照度下大约68分钟内充电，并且可以在没有阳光的情况下冬眠38天。本文通过使它们能够在不返回基地进行充电的情况下，探讨了增加市售光伏细胞的使用，以增加多转子MAV的能量自主权。已经提出了一个工作原型，其中包含了电池管理系统，自动电源开关，低功率睡眠模式以及第一人称视图（FPV）摄像头。
人工智能用于直线车辆顺序控制
摘要 制造业（尤其是汽车行业）的客户对个性化产品的需求很高，而其价格水平与传统大规模生产相当。提供各种产品和以最低成本运营的目标与此相反，因此引入了基于混合模式装配线稳定订单顺序的高度生产计划和控制机制。这一发展面临的主要威胁是顺序混乱，它是由操作和产品相关的根本原因引发的。尽管引入了准时制和固定生产时间，但汽车行业的顺序混乱问题仍然没有得到部分解决。负面的下游影响包括准时制供应链中断，以及生产过程中断。在早期阶段精确预测顺序偏差允许引入对抗措施，在出现混乱之前稳定顺序。虽然程序原因在研究中得到了广泛解决，但手头的工作需要从不同的角度来考虑产品相关的观点。基于来自现实世界全球汽车制造商的独特数据，对监督分类模型进行了训练和评估。这包括设计、实施和评估 AI 工件的所有必要步骤，以及数据收集、预处理、算法选择和评估。为了确保长期预测稳定性，我们包括一个持续学习模块来应对数据漂移。我们表明，最多 50% 的主要偏差可以提前预测。但是，我们不考虑任何与过程相关的信息，例如机器状况和轮班计划，而只关注产品特征的利用，例如车身类型、动力传动系统、颜色和特殊设备。
智能车辆定位的自适应多传感器融合
I。i ntelligent i ntelligent载体（IV）是行业和学术界的热门话题[1]，而本地化是IV的关键组成部分，可提供对其状态的强大和准确估计[2] - [4]。IV配备了许多传感器，例如GPS，惯性测量单元（IMU），光检测和范围（LIDAR）和相机。IMU给出了IV状态的连续性解决方案，其陀螺仪遭受了时间变化的偏见和不确定的声音，以及IMU的位置和方向估计的准确性随着时间的推移而恶化。在[5]中，提出了一个结合深神经网络的Kalman滤波器（KF），以估算死亡折线的噪声参数。在[6]中，使用仅具有IMU数据的神经网络获得了位移分布的先验。然后，将先验信息与扩展的KF（EKF）集成以估算状态。此外，传感器融合用于在文献中提供更准确的结果[7]，[8]。许多GPS/IMU系统已开发用于IV定位。全球位置和速度由GPS提供，同时，从IMU估算了局部位置，方向和速度。GPS/IMU系统可以在许多情况下提供强大的本地化解决方案。但是，GPS在
使用混合DOA - SBNN方法与可再生能源集成的电动汽车充电站的微电网系统
配备微电网的电动汽车充电站提供了经济和可持续的电源。除了支持环保移动性外，该技术还降低了网格依赖性并提高了能源可靠性。手稿引入了一种用于整合玩偶制造商优化算法（DOA）和空间贝叶斯神经网络（SBNN）的效率电动汽车（EV）的混合技术。此方法优化了微电网中光伏（PV），风力涡轮机（WTS），超级电容器（SCS）和电池储能系统（BESS）的关节操作，以增强EV充电站的效率，可靠性，可靠性和功率质量，同时降低电气限制。SBNN预测EV负载需求，以提高效率和可靠性，而DOA管理微电网（MG）弹性，以确保无缝的EV充电。MG系统具有四相电感器耦合的交织增压转换器（FP-ICIBC）和用于最佳功率管理的分数比例 - 比例衍生物（FOPID）控制器。MATLAB中的评估将DOA - SBNN与现有方法进行了比较，证明了其在增强EV充电性能方面的有效性。所提出的方法优于所有当前技术，包括多群优化（MSO），多物镜灰狼优化器（MOGWO）和修改的多目标SALP SALP群群优化算法（MMOSSA）。结果表明，推荐方法的能量效率为19.19％，26.15％和
系统回顾电动汽车对不断发展的交通系统的影响
摘要 电动汽车 (EV) 有望带来重大进步，包括高能效和促进电网稳定技术（如车辆到电网）。然而，电动汽车的普及也带来了诸多挑战，例如交通拥堵加剧、安全性下降和电网不稳定。这些挑战源于电动汽车和内燃机汽车 (ICEV) 之间的加速和减速模式差异、充电站需求与电网供应不匹配以及电动汽车与充电站和本地电网通信可能遭受的网络攻击。为了解决这些问题，人们开发了新颖的数学和机器学习模型。这些模型结合了模拟和现实世界的交通流量数据、充电站分布和利用率数据以及车载能源管理和驾驶辅助数据。结果包括为电动汽车规划最佳路线到目的地和充电站、在高峰时段稳定配电系统、增强电动汽车站电网通信的安全性、更节能的存储系统以及减少电动汽车驾驶员的里程焦虑。本文系统地回顾了电动汽车对不断发展的交通系统的新影响，重点介绍了这些领域的最新发展，并确定了未来研究的潜在方向。通过回顾这些具体的挑战和解决方案，本文旨在为开发更高效、更可持续的电气化交通系统做出贡献。
缺乏电动汽车的充电站
八打灵再也：马来西亚采用电动汽车（EV），到2030年到2030年的总行业数量，到2050年，这是政府低碳流动性蓝图和国家能源过渡路线图的15％。公路运输部门的最新数据显示，从1月到11月进行了19,208 ev注册，标志着2023年同期注册的10,318个单位增加。但是，EV充电站的短缺正在阻碍其加速增长。在10月23日的2025年预算辩论中，彭昌议员Yeo Bee Yin指出，该国只有2,288个EV充电站，而到2025年政府的10,000个站的目标。YEO支持政府采用电动汽车的立场，但她说，建立充电站的进展缓慢，可以阻止更多的潜在买家，并破坏对其采用的信心，这是2020年国家汽车政策的基石。马来西亚零排放车辆协会联合创始人兼执行秘书艾莎·丹尼亚尔（Aisha Daniyal）同意她的意见。“扩大电动汽车充电站的进展缓慢是由于较高的安装和运营成本，尤其是在农村地区，这阻碍了其采用的更高增长。“在农村地区，充电站的使用量通常很低，因此在财务上是不可能的。即使打破，至少有两次电动汽车需要每天使用一个站，但是其中许多电动机几乎没有用户。”她说，正在努力扩大全国电动汽车充电站的努力。“三到四年前，收费基础设施有限，但现在充电站每150公里至200公里之间可用。尽管取得了进展，但随着电动汽车采用的增加，仍然需要改进。”她说，公共充电站的广泛可用性，尤其是在州际旅行中，
一项有关机动车从价税豁免的法案。 1
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自动驾驶汽车和运输系统组织
自动驾驶汽车（AV）可能会改变城市流动性。通过专注于运输系统动态，组织结构和用户实践，我们提出了一个概念框架，该框架具有四个AV方案和八种非短期排斥的途径，用于潜在的AV介绍。未来系统配置的复杂性和多样性强调了我们不能认为如何提供，使用和调节新技术。必须更新当前的移动性业务模型，法律框架，土地利用实践和执法政策。认识到AV一体化的政治性质，系统利益持有人必须积极努力，以确保无需加剧社会不平等，气候排放，过度土地利用和经济效率低下的情况。