International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.37-44
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2022
Plug-in Hybrid electric vehicles (PHEV) show great potential to reduce gas emission, improve fuel efficiency and offer more driving range flexibility. Moreover, PHEV help to preserve the eco-system, climate changes and reduce the high demand for fossil fuels. To address this; some basic components and energy resources have been used, such as batteries and proton exchange membrane (PEM) fuel cells (FCs). However, the FC remains unsatisfactory in terms of power density and response. In light of the above, an electric storage system (ESS) seems to be a promising solution to resolve this issue, especially when it comes to the transient phase. In addition to the FC, a storage system made-up of an ultra-battery UB is proposed within this paper. The association of the FC and the UB lead to the so-called Fuel Cell Battery Electric Vehicle (FCBEV). The energy consumption model of a FCBEV has been built considering the power losses of the fuel cell, electric motor, the state of charge (SOC) of the battery, and brakes. To do so, the implementing a reinforcement-learning energy management strategy (EMS) has been carried out and the fuel cell efficiency has been optimized while minimizing the hydrogen fuel consummation per 100km. Within this paper the adopted approach over numerous driving cycles of the FCBEV has shown promising results.
Lithium rechargeable cells are used in many industrial applications, because they have high energy density and high power density. For an effective use of these lithium cells, it is essential to build a reliable battery management system (BMS). Therefore, the state of charge (SOC) estimation is one of the most important techniques used in the BMS. An appropriate modeling of the battery characteristics and an accurate algorithm to correct the modeling errors in accordance with the simplified model are required for practical SOC estimation. In order to implement these issues, this approach presents the comparative analysis of the SOC estimation performance using equivalent electrical circuit modeling (EECM) and noise suppression technique (NST) in three representative $LiCoO_2/LiFePO_4/LiNiMnCoO_2$ cells extensively applied in electric vehicles (EVs), hybrid electric vehicles (HEVs) and energy storage system (ESS) applications. Depending on the difference between some EECMs according to the number of RC-ladders and NST, the SOC estimation performances based on the extended Kalman filter (EKF) algorithm are compared. Additionally, in order to increase the accuracy of the EECM of the $LiFePO_4$ cell, a minor loop trajectory for proper OCV parameterization is applied to the SOC estimation for the comparison of the performances among the compared to SOC estimation performance.
Interior Permanent Magnet Synchronous Machines (IPMSMs) with rare earth magnet are widely used in electric vehicles and hybrid electric vehicles. IPMSMs having high efficiency, high torque, and a wide speed range are employed in propulsion system. And the rotor in an IPMSM is generally made of a rare earth magnet to achieve a large energy product and high torque. This paper discusses issues regarding design and performance of IPMSMs using different factors of BH magnetic characteristic. It is necessary to choose factors of magnetic material according to permanent magnet shape in rotor for high performance. Response Surface Methodology (RSM) is selected to obtain factors of magnetic material according to variety of rotor shapes. The RSM is a collection of mathematical and statistical techniques useful for the analysis of problems in which a response of interest in influenced by several variables and the objective is to optimize response. Therefore, it is necessary to analyze the torque characteristics of an IPMSM having magnet BH hysteresis curve with different rotor shape. Factors of residual flux density (Br) factor and intrinsic coercive force (Hc) are important parameters in RSM for rotor shape. The rotor shapes for IPMSMs having magnet BH characteristic were investigated using the RSM, and three shapes were analyzed in detail using FEA. The results lead to design consequence of IPMSMs in the various rare earth magnet materials.
1장 - 자동차는 엔진에서 만든 동력을 바퀴에 전달하여 지상에서 승객이나 화물을 운반하는 교통 수단이다. 과거에 내연기관에서에서 출발한 자동차는 최근에는 전기자동차와 혼합된 하이브리드와 순수 전기자동차 등이 출시되고 있다. 이로 인한 다양한 부품으로 인한 기술의 발전 및 안정성 강화 등으로 첨단 전기 전자제품의 배치는 증가할 수 밖에 없었고 그로 인해 전자파 환경은 더욱 복잡하고 다양할 수 밖에 없다. CISPR 25에서는 전자기파 노이즈에 대한 시험 방법에 대해서 연구를 진행 중에 있다. 그 중 복사방출 시험에서 요구된 GND 조건에 따른 노이즈 패턴을 분석 하기 위해 다양한 조건을 적용해 비교 검증하고자 한다. 2장 - EMI 챔버의 일반적인 특성 기술, 시험 법 및 측정 장비에 대해 기술한다. 3장 - RE 시험 : 시료가 Center에 있을 때 Ground Strap 변화에 따른 노이즈 분석, 시료가 Center가 아닌 다른 곳에 있을 때 Ground Strap 변화에 따른 노이즈 분석 검증 하고자 한다.
리튬 이온 배터리는 높은 에너지 밀도와 안정적인 충전/방전 특성을 내재하고 있어 하이드리드 및 전기자동차에 보편적으로 사용된다. 리튬 이온 배터리의 효율은 배터리 자체의 온도 특성에 직접적인 영향을 받으므로, 열을 효율적으로 냉각하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 수냉식 배터리 냉각 시스템의 냉각 성능과 펌프 소모동력에 관한 전산유체해석을 수행하였다. 이를 위해 배터리 셀의 냉각수 유량 및 냉각 채널의 특성에 따른 냉각 성능을 수치적으로 예측하였다. 이를 바탕으로 250개 배터리 셀을 기준으로 유량 및 차압에 의한 소모동력을 계산하였다. 이러한 연구는 차세대 하이브리드 및 전기자동차의 시간에 따른 배터리의 온도 변화 및 충/방전 효율 최적화 기술에 적용할 수 있는 기초 연구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Modern technology-driven society largely relies on hybrid electric vehicles or electric vehicles for eco-friendly transportation and the use of high technology devices. Lithium rechargeable batteries are the most promising power sources because of its high energy density but still have a challenge. Graphite is the most widely used anode material in the field of lithium rechargeable batteries due to its many advantages such as good cyclic performances, and high charge/discharge efficiency in the initial cycle. However, it has an important safety issue associated with the dendritic lithium growth on the anode surface at high charging current because the conventional graphite approaches almost 0 V vs $Li/Li^+$ at the end of lithium insertion. Therefore, a fundamental solution is to use an electrochemical redox couple with higher equilibrium potentials, which suppresses lithium metal formation on the anode surface. Among the candidates, $Li_4Ti_5O_{12}$ is a very interesting intercalation compound with safe operation, high rate capability, no volume change, and excellent cycleability. But the insulating character of $Li_4Ti_5O_{12}$ has raised concerns about its electrochemical performance. The initial insulating character associated with Ti4+ in $Li_4Ti_5O_{12}$ limits the electronic transfer between particles and to the external circuit, thereby worsening its high rate performance. In order to overcome these weak points, several alternative synthetic methods are highly required. Hence, in this presentation, novel ways using a synergetic strategy based on 1D architecture and surface coating will be introduced to enhance the kinetic property of Ti-based electrode. In addition, first-principle calculation will prove its significance to design Ti-based electrode for the most optimized electrochemical performance.
하이브리드 자동차 및 전기 자동차(하이브리드 및 전기자동차)용 배터리 팩은 고용량 대면적 셀을 적용하기 때문에 배터리 셀의 평균 온도는 중요한 관리 기준이 된다. 최근에는, 배터리 충전시간을 줄이기 위한 고속 충전 기술이 요구되고 있으며, 이에 따른 셀과 전장부품의 발열로 인해 배터리 팩 성능 및 수명의 저하가 발생한다. 따라서, 고속 충전에 따른 배터리 팩의 성능저하를 방지하기 위해 효과적인 배터리 냉각시스템이 필요하다. 본 연구에서는 파우치형 고속 충전용 배터리 셀 적용 냉각시스템 및 모듈 설계를 도출하고 배터리의 효율을 극대화할 수 있는 냉각성능을 분석하였다. 베이퍼챔버 냉각시스템을 적용한 모듈의 온도 편차 분석 결과 모듈 내 온도 편차는 5.82 ℃로 기존 알루미늄 냉각판 대비 낮은 온도를 보여 우수한 냉각시스템 효과를 보였다.
본 연구에서는 인휠 전기구동 시스템의 장점을 바탕으로 첨단능동안전지원 기술의 일종인 적응순항제어(Adaptive Cruise Control, ACC) 알고리즘의 고도화 방안을 제시한다. 본 연구에서 대상 차량은 전륜은 엔진에 의해, 후륜은 인휠모터에 의해 구동되는 4륜 하이브리드 구동계를 갖는 것을 특징으로 하는데, 이러한 구성은 기존 내연기관 차량을 개선하여 차량의 출력을 증가시키거나 4륜 하이브리드 형태로의 변화를 용이하게 하는 장점이 있다. 본 연구에서는 이러한 차량의 구성을 바탕으로 기본 상태에서는 엔진만을 이용하여 차간거리 제어를 수행하되, 젖은 노면 등 주행 환경에서 제어오차가 커지게 되면 후륜의 인휠모터를 구동하여 제어성능을 확보할 수 있는 ACC 알고리즘을 제안한다. 제안된 ACC 알고리즘은 상기와 같은 방법으로 ACC 제어성능을 최적화함과 동시에 기존 4륜 자동차가 갖는 장점을 그대로 유지하도록 한다. 또한 본 연구에서는 고정밀 동역학 SW를 기반으로 대상 인휠모터 및 인휠 하이브리드 구동계, 해당 구동계 기반의 ACC 제어시스템을 모델링하였으며, 이를 통해 시뮬레이션 환경을 기반으로 제안된 알고리즘의 검증 결과를 제시한다.
This paper studies a semi-active suspension with ER damper controlled Fuzzy Net Controller designed GA(Genetic Algorithm). Apparent viscosity of ERF(Electro-Rheological Fluid) can be changed rapidly by applying electric field. Semi-active suspension for ground vehicles are expected to improve ride quality with less vibration. This paper deals with a two-degree -of-freedom suspension using the ER damper for a quarter vehicle system. In this paper, the GA is applied for generating Fuzzy Net Controllers. The GA designs the optimal structure and performance of Fuzzy Net Controller having hybrid structure. Computer simulation results show that the semi-active suspension with ER damper has good performances of ride quality.
Electric vehicles (EV) and hybrid EVs (HEV) are designed and manufactured by GM, Toyota, Honda, and Hyundai motors. The propulsion system design process for EV requires integrating subsystem designs into an overall system model to maximize the performance of a given propulsion architecture. Therefore, high-power density and high-torque density are important attributes required for EV applications. To improve torque and power density, propulsion motors are designed for saturation during high-torque operation. The nonlinearity associated with core saturation is modeled by incorporating the cross-coupling inductances, which also behave nonlinearly. Furthermore, in EV environments, the battery is directly connected to the DC link, and the battery changes depending on the state of charge. It will be onerous if as many optimal current commands as different $V_{dc}$ were made. This paper presents the optimal current commands in the various operating condition and the current control technique in EV environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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