Kraft, Markus ; Rinderknecht, Stephan (2023)
A Method for the Quantification of Powertrain Electrification Impacts on Driving Dynamics.
In: World Electric Vehicle Journal, 2018, 9 (2)
doi: 10.26083/tuprints-00016424
Artikel, Zweitveröffentlichung, Verlagsversion
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Kurzbeschreibung (Abstract)
This paper discusses a novel simulation-based study quantifying the impacts of driving dynamics in the electrification of conventional powertrains into hybrid powertrains. Towards this aim, the Fourier amplitude sensitivity test (FAST) is used to facilitate sensitivity analysis. Design of experiments and artificial neural network methods are employed to approximate the solution space to ensure a computationally efficient application of the FAST. To demonstrate this method, a simulation-based study was conducted to evaluate the electrification impacts in a challenging driving dynamic investigation scenario.
| Typ des Eintrags: | Artikel |
|---|---|
| Erschienen: | 2023 |
| Autor(en): | Kraft, Markus ; Rinderknecht, Stephan |
| Art des Eintrags: | Zweitveröffentlichung |
| Titel: | A Method for the Quantification of Powertrain Electrification Impacts on Driving Dynamics |
| Sprache: | Englisch |
| Publikationsjahr: | 21 November 2023 |
| Ort: | Darmstadt |
| Publikationsdatum der Erstveröffentlichung: | 2018 |
| Ort der Erstveröffentlichung: | Basel |
| Verlag: | MDPI |
| Titel der Zeitschrift, Zeitung oder Schriftenreihe: | World Electric Vehicle Journal |
| Jahrgang/Volume einer Zeitschrift: | 9 |
| (Heft-)Nummer: | 2 |
| Kollation: | 10 Seiten |
| DOI: | 10.26083/tuprints-00016424 |
| URL / URN: | https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/16424 |
| Zugehörige Links: | |
| Herkunft: | Zweitveröffentlichung DeepGreen |
| Kurzbeschreibung (Abstract): | This paper discusses a novel simulation-based study quantifying the impacts of driving dynamics in the electrification of conventional powertrains into hybrid powertrains. Towards this aim, the Fourier amplitude sensitivity test (FAST) is used to facilitate sensitivity analysis. Design of experiments and artificial neural network methods are employed to approximate the solution space to ensure a computationally efficient application of the FAST. To demonstrate this method, a simulation-based study was conducted to evaluate the electrification impacts in a challenging driving dynamic investigation scenario. |
| Freie Schlagworte: | case-study, parallel HEV, powertrain, simulation, vehicle performance |
| Status: | Verlagsversion |
| URN: | urn:nbn:de:tuda-tuprints-164243 |
| Zusätzliche Informationen: | This article belongs to the Special Issue Selected Papers from The 30th International Electric Vehicles Symposium and Exhibition (Stuttgart, Germany) |
| Sachgruppe der Dewey Dezimalklassifikatin (DDC): | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften und Maschinenbau |
| Fachbereich(e)/-gebiet(e): | 16 Fachbereich Maschinenbau 16 Fachbereich Maschinenbau > Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau (IMS) |
| Hinterlegungsdatum: | 21 Nov 2023 13:38 |
| Letzte Änderung: | 22 Nov 2023 10:25 |
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Verfügbare Versionen dieses Eintrags
- A Method for the Quantification of Powertrain Electrification Impacts on Driving Dynamics. (deposited 21 Nov 2023 13:38) [Gegenwärtig angezeigt]
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