In this paper, component sizing and analysis of the novel plug-in hybrid electric vehicle powertrain configuration is conducted. Newly proposed powertrain configuration in prior study has an internal combustion engine and two electric motors. To optimize component size of the vehicle system and reduction gear ratio, component sizing methodology is proposed and conducted. Required power for vehicle's dynamic performance is calculated to decide minimum power requirement of powertrain component combination. Component size of engine and electric motor are optimized using vehicle simulation to maximize fuel economy performance. Optimized powertrain configuration and vehicle simulation results present validation of newly proposed vehicle system.
Generally, the fuel economy of hybrid electric vehicle (HEV) is effected by the size of each component. In this study the fuel economy for HEV of our own making is evaluated using backward simulator, where dynamic programming is applied. In a competition, the vehicle is running through the road course that includes many speed bumps and steep grade. Therefore, the new driving cycle including road grade is developed for the simulation. The backward simulator is also developed through modeling each component. A performance map of engine and motor for component sizing is made from the existing engine map and motor map adapted to the HEV of our own making. For optimal component sizing, the feasible region is defined by restricting the power range of power sources. Optimal component size for best fuel economy is obtained within the feasible region through the backward simulation.
The study is conducted on the subject of optimization of components sizing for series hybrid electric propulsion systems. The components sizing of series type hybrid system is very important because each component of series type is larger than the corresponding component of the parallel type or series-parallel type. If the components sizing is greater or less than what is required to this system, the performance of the system is getting worse. The methodology for the sizing of a driving motor is introduced based on the foundation of determined system configuration and performance target. And the sizing of an engine/generator and a battery is achieved based on simulation results using Dynamic Programming. It is possible to find the optimal sizing of these components by comparing fuel efficiency of hybrid electric propulsion system for 8 driving cycles.
This paper describes the optimal sizing of each component using computer simulation and presents the efficient operating scheme of series HEV using hardware simulator the equivalent system. As the sizing method of components have been experimental and empirical it is needed to spend much time and development cost. however the results of computer simulation will set the optimal sizing of components in short time. There are two type of driving control power-tracking mode and load-levelling mode in series HEV. This paper presents that series HEV be operated in the load-levelling mode which is more efficient that power-tracking mode.
It is very important to determine specifications of components included in the drive-train of vehicles at the initial design stage. In this study, component sizing process and performance analysis for Extended-Range Electric Vehicles (E-REV) are discussed based on the foundation of determined system configuration and performance target. This process shows sizing results of an electric driving motor, a final drive gear ratio and a battery capacity for target performance including All Electric Range (AER) limit. For E-REV driving mode, the constant output power of a Gen-set (Engine+Generator) is analyzed in order to sustain State of Charge (SOC) of the battery system.
Comparative study was carried out for an acoustic iterative inverse method to estimate bubble size distributions in water. Conventional bubble sizing methods consider only sound attenuation for sizing. Choi and Yoon [IEEE, 26(1), 125-130 (2001)] reported an acoustic iterative inverse method, which extracts the sound speed component from the measured sound attenuation. It can more accurately estimate the bubble size distributions in water than do the conventional methods. The estimation results of acoustic iterative inverse method were compared with other experimental data. The experimental data show good agreement with the estimation from the acoustic iterative inverse method. This iterative technique can be utilized for bubble sizing in the ocean.
The objective of the current study is to introduce detailed process for a preliminary combustor design, and to develop a computer code for it. The program includes various empirical and semi-empirical methodologies for diffuser deign, combustor sizing, air distribution, and sub-component design such as primary and secondary zones. Using the developed program, the combustor sizing results are shown from an assumption of simple annual combustor cycle analysis. Two options are employed, 1) pressure loss approach, and 2) velocity assumption approach. Design results show that there are no significant differences in combustor sizing between two design options. Further code improvement is required for performance and emission evaluations of the designed combustor.
Very High Temperature Gas Cooled Reactor (VHTR) has been selected as a high energy heat source for nuclear hydrogen generation, which can produce hydrogen from water or natural gas. A primary hot gas duct (HGD) as a coaxial double-tube type cross vessel is a key component connecting the reactor pressure vessel and the intermediate heat exchanger for the VHTR. In this study, structural sizing methodology for the primary HGD with a coaxial double-tube of the VHTR that produces heat at temperatures in the order of $950^{\circ}C$ was suggested and a structural pre-sizing of it was carried out as an example.
직렬형 하이브리드 자동차는 구조가 간단하고 단품들의 효율이 높기 때문에 연비성능이 우수하며, 병렬형과 비교하여 배터리, 엔진, 모터의 용량이 상대적으로 고용량인 특징을 가진다. 본 연구에서는 직렬형 하이브리드 자동차의 최적용량매칭을 통해 최적의 연비를 도출하고, 실시간 시뮬레이션 환경에서 사용될 알고리즘을 개발한다. 연구에서 진행된 용량매칭은 모터, 엔진/발전기 및 배터리를 대상으로 13개 주행 사이클에 대하여 순차적으로 이루어 졌으며, 이를 위해 Matlab 환경에서 최적화 기법인 DP(Dynamic Programming)을 사용하였다. 실시간 성능검증을 위한 차량모델은 Simulink 및 AMEsim을 기반으로 개발되었고 실시간 제어로직이 구현된 RCP(Rapid Control Proto-typing)와 연동하여 그 성능을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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