Show simple item record

Hill Climbing Algorithm for Fuel Consumption Optimization of HEV vehicles



dc.contributor.advisorMorkus Josef
dc.contributor.authorAnurag Kar
dc.date.accessioned2021-02-03T23:51:36Z
dc.date.available2021-02-03T23:51:36Z
dc.date.issued2021-02-03
dc.identifierKOS-972197270405
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10467/93125
dc.description.abstractTato diplomová práce poskytuje přehled různých režimů řízení hybridních vozidel a strategií řízení implementovaných za účelem minimalizace spotřeby paliva. Je navržena nová strategie řízení pro stoupání a klesání paralelního hybridního vozidla využívající informace o svahu silnice eHorizon, která využívá optimalizaci algoritmu roje částic, metaheuristický optimalizační algoritmus pro optimalizaci distribuce energie mezi hnacími jednotkami hybridních vozidel během akce stoupání do kopce . Model vozidla s černou skříní je v Matlabu vyvinut jako abstraktní funkce fungující na jednoduché logice vstupů a výstupů. Strategie řízení je testována na různých scénářích profilů terénu s různými rychlostními profily a parametry stavu nabití baterie. Optimální výsledky spotřeby paliva pro každý scénář byly porovnány s výsledky řadiče založeného na pravidlech v softwaru Ricardo Ignite, které ukazují optimálnost a prediktivní schopnost nové strategie řízení oproti řadiči založenému na pravidlech.cze
dc.description.abstractThis diploma thesis provides an overview of various hybrid vehicle drive modes and control strategies implemented to minimize fuel consumption. A novel control strategy for a hill climb and descent journey of a parallel hybrid vehicle using eHorizon road slope information is proposed that uses particle swarm optimization, a meta-heuristic based optimization algorithm to optimize power distribution between hybrid vehicle drive units during a hill climb event. A black box vehicle model is developed in Matlab as an abstract function operating on simple input-output logic. The control strategy is tested over different scenarios of terrain profiles with various velocity profiles and battery state of charge parameters. The optimum results of fuel consumption for each scenario were compared with that of a rule-based controller in Ricardo Ignite software, which demonstrate the optimality and predictive ability of the new control strategy over a rule-based controller.eng
dc.publisherČeské vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum.cze
dc.publisherCzech Technical University in Prague. Computing and Information Centre.eng
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmleng
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlcze
dc.subjecthybridní vozidlocze
dc.subjectjízdní režimycze
dc.subjectstrategie řízenícze
dc.subjectspotřeba palivacze
dc.subjecteHorizoncze
dc.subjectskloncze
dc.subjectoptimalizace roje částiccze
dc.subjectmetaheuristikacze
dc.subjectoptimalizacecze
dc.subjectdistribuce energiecze
dc.subjectstoupání do kopcecze
dc.subjectčerná skříňkacze
dc.subjectMatlabcze
dc.subjectabstraktcze
dc.subjectteréncze
dc.subjectstav nabitícze
dc.subjectparametrycze
dc.subjectoptimumcze
dc.subjectpravidlo - řídicí jednotka na bázi Ricardo Ignitecze
dc.subjectprediktivnícze
dc.subjecthybrid vehicleeng
dc.subjectdrive modeseng
dc.subjectcontrol strategyeng
dc.subjectfuel consumptioneng
dc.subjecteHorizoneng
dc.subjectslopeeng
dc.subjectparticle swarm optimizationeng
dc.subjectmeta-heuristiceng
dc.subjectoptimizationeng
dc.subjectpower distributioneng
dc.subjecthill climbeng
dc.subjectblack boxeng
dc.subjectMatlabeng
dc.subjectabstracteng
dc.subjectterraineng
dc.subjectstate of chargeeng
dc.subjectparameterseng
dc.subjectoptimumeng
dc.subjectrule-based controllereng
dc.subjectRicardo Igniteeng
dc.subjectpredictiveeng
dc.titleAlgoritmus pro optimalizaci spotřeby paliva HEV pro jízdu vozidla v kopcíchcze
dc.titleHill Climbing Algorithm for Fuel Consumption Optimization of HEV vehicleseng
dc.typediplomová prácecze
dc.typemaster thesiseng
dc.contributor.refereeRozhdestvenskiy Dmitry
theses.degree.disciplineAdvanced Powertrainscze
theses.degree.grantorústav automobilů, spalovacích motorů a kolejových vozidelcze
theses.degree.programmeMaster of Automotive Engineeringcze


Files in this item





This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record