Elektrikli araçta menzil artırıcı motor uygulaması ve enerji yönetiminin sinirsel ağlar ile tahmin edilmesi
Development of range extended electric vehicle and estimation of energy management characteristics with neural networks
- Tez No: 790305
- Danışmanlar: PROF. DR. FERRUH ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Otomotiv Mühendisliği, Automotive Engineering
- Anahtar Kelimeler: Egzoz emisyonları, Emisyon, Sinir ağları, Yakıt tüketimi, Yapay sinir ağları, İçten yanmalı motorlar, Exhaust emissions, Emission, Nerve net, Fuel consumption, Artificial neural networks, Internal combustion engines
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, menzil artırıcı donanımlar ile elektrikli bir aracın desteklenmesi ve aracın performans özelliklerinin tahmin edilmesidir. Menzil artırıcı çalışma sistematiğini oluşturabilmek için, içten yanmalı motor, jeneratör ve batarya şarj durumunun başlıca parametreler olarak girdi sağlayacağı düşünülerek simülasyon modelleri oluşturularak analizler yapılmış ve sinirsel ağlar kullanılarak içten yanmalı motorun çalışma stratejisi belirlenmesi için tahminlere dayalı bir yaklaşım uygulanmıştır. İçten yanmalı motorun gürültü ve titreşim seviyesinin ölçülmesi sonucunda motorun çalışacağı sınır şartlar belirlenmiştir. Menzil artırıcı güç ünitesinin hafif ticari araç üzerine entegrasyonu, tasarımsal ve fiziksel olarak gerçekleştirilerek, son durumda deneysel yakıt tüketimi testleri gerçekleştirildi. Hafif ticari aracın ve içten yanmalı motorun teknik özelliklerinin simülasyon modele aktarılması ile değişken şartlara bağlı olarak yakıt tüketimi değerleri belirlendi. Tezin amacı, hafif ticari bir elektrikli araç için ek güç ünitesi uygulamasını ve araç entegrasyonunun sağlanması ile sinir ağı tabanlı bir model kullanarak enerji yönetiminin tahmininin menzil artırıcı motor için yakıt tüketimini azaltmak üzere farklı yükleme koşullarına göre çalışma stratejisini uyarlayarak elde edilmesidir.
Özet (Çeviri)
In this study, the energy management strategy based on fuel economy is presented to achieve a further range enlargement of the range extender light commercial vehicle. Estimation of energy management strategy is carried out using neural networks based surrogate model for range extended vehicle based on fuel economy under various conditions. The surrogate based optimization plays an essential role in the optimization processes, especially when the optimization model is established based on complex problems with uncertainties in data sets due to various conditions. Neural networks have advantages in creating surrogate based models in case of complex problems with uncertainties in data sets to evaluate the process and estimate the outputs. This study discusses additional power unit application and vehicle integration for a light commercial electric vehicle. It provides preliminary design work and techniques for identifying NVH problems in particular. SIMULINK and neural network based surrogate models are established, and the changeable parameters of the vehicle, such as mass, battery/fuel-tank capacity, internal combustion engine power and electric motor power units are simulated at different dynamic and static conditions to determine energy management strategy for range extended vehicle based on fuel economy under various conditions. It is seen that APU parameters and energy management strategy significantly affect the fuel consumption of REX. The results show that the estimation and optimization of energy management using a neural network based surrogate model can be achieved by adapting the operating strategy according to different loading conditions to reduce fuel consumption for REX.
Benzer Tezler
- Adaptive equivalent consumption minimization strategy with driving pattern recognition for hybrid electric vehicles
Hibrit elektrikli araçlar için sürüş tanıma ile uyarlanabilir eşdeğer yakıt tüketimi minimizasyonu stratejisi
BARIŞ KALAYCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VOLKAN SEZER
- Hibrit araçların bileşenlerinin tasarımı, modellenmesi ve güç yönetim stratejisinin belirlenmesi
Design, modeling and determination of power management strategy of hybrid vehicle components
MURAT FERHAT DOĞDU
Doktora
Türkçe
2024
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSKENDER ATİLLA REYHANCAN
- Hafif elektrikli araçlarda sürekli değişken oranlı şanzıman kullanılarak menzil ve performansın artırılması
Improvements on the range and the performance of a light electric vehicle by making use of a continuously variable transmission
AHMED TALHA CAMCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Mekatronik MühendisliğiTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiMikro ve Nanoteknoloji Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. MEHMET ALİ GÜLER
- Adaptif sinirsel bulanık çıkarım sistemi ile elektrikli bir aracın batarya şarj durum tahmini
Determination of battery charge status of an electric vehicle with adaptive neuro-fuzzy inference system
ÜMİT ÖZBALCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL KILIÇ
- Elektrikli hibrit araçlar ve sürme devreleri
Hybrid electric vehicles and drive circuits
VOLKAN ERGİNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. M. HADİ SARUL