Geri Dön

Parameter optimization of electric vehicles according to driving behavior

Sürücü davranışına göre elektrikli araçların parametre optimizasyonu

  1. Tez No: 614534
  2. Yazar: TUBA NUR SERTTAŞ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER NEZİH GEREK, PROF. DR. FATİH ONUR HOCAOĞLU
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sürücü sınıflandırma, Elektrikli araç, Parametre optimizasyonu, Destek vektör makinesi, Markov zinciri, Driver classification, Parameter optimization, Electric vehicle, Support vector machine, Markov chain
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Tez çalışmasında araç kullanımının sebep olduğu çevresel ve ekonomik kayıpların azaltılması hedeflenmektedir. Bu amaç doğrultusunda öncelikle sürücüler sakin, normal ve agresif olmak üzere üç sınıfa ayrılmıştır. Farklı yaş dağılımına sahip kadın ve erkek sürücüler ile yapılan test sürüşlerinden araç takip cihazı ve akıllı telefon uygulaması ile veriler kaydedilmiştir. Bu veriler ile öznitelik çıkarımı yapılmış ve farklı özniteliklerle sürücülerin sınıflandırma doğrulukları irdelenmiştir. Destek Vektör Makinesi, En yakın komşuluk ve Destek Vektör Makinesi ile Markov zinciri yöntemlerinden faydalanılan hibrit bir yöntem sınıflnadırma algoritmaları olarak kullanılmış ve sırasıyla % 98.9, %93.3 ve %92.2 doğrulukla sürücüler doğru sınflara ayrılmıştır. Tüm bu işlemlerin amacı eldeki verilerden sürücülerin doğru bir şekilde sınıflandırılmasının sağlanarak bu sürücüler için elektrikli araç optimizasyonu yapabilmektir. Optimizasyon yapılacak bileşen olarak elektrik motoru seçilmiştir bu sayede hem batarya hem de araç boyutu üzerinde değişiklik sağlanabilmektedir. Multiobjective Genetic Algorithm yöntemi kullanılarak gerçekleştirilen optimizasyon sonucunda tüm sürücü sınıfları için motor gücü belirlenmiştir. Daha düşük motor gücü demek daha düşük batarya, daha küçük araba, daha az üretim maliyeti, daha az karbon salınımı anlamına gelmektedir. Sadece yakılan benzin ile değil aracın ve bataryayı şarj etmek için kullanılan elektriğin üretim aşamasında da doğaya zararlı sera gazı salınmaktadır. Çalışmanın önerdiği düzenleme ile araba tercihinin değiştirilmesi ile ekonomik ve çevresel önemli adımlar atılmış olmaktadır.

Özet (Çeviri)

The thesis aims to reduce the environmental and economic losses caused by the use of vehicles. To this end, the drivers are primarily divided into three classes: calm, normal and aggressive. Data were recorded from the test drives conducted with male and female drivers of different ages with vehicle tracking device and smartphone application. With this data, attribute extraction is made and classification accuracy of the drives with different attributes is examined. Support Vector Machine, K-Nearest Neighbor and a hybrid method using the Support Vector Machine and Markov Chain methods were used as classification algorithms, and the drives were divided into the correct classes with an accuracy of 98.9%, 93.3% and 92.2% respectively. The purpose of all these operations is to ensure the correct classification of the drivers from the available data and to optimize the electric vehicle for these drivers. Electric motor has been selected as the component to be optimized so that both battery and vehicle size can be changed. Motor power was determined for all drive classes as a result of optimization using Multiobjective Genetic Algorithm method. Lower engine power means lower battery, smaller car, less production costs, less carbon emissions. Greenhouse gas, which is harmful to nature, is released not only by the burned gasoline, but also during the production phase of the vehicle and the electricity used to charge the battery. With the regulation proposed by the study, economic and environmental important steps are taken by changing the preference of the car.

Benzer Tezler

  1. Hibrid elektrikli araçlar için enerji yönetim sistemleri

    Energy management system for hybrid electric vehicles

    EMRE KURAL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BİLİN AKSUN GÜVENÇ

  2. Energy-efficient velocity trajectory optimization using dynamic programming for electric vehicles

    Elektrikli araçlar için dinamik programlama kullanılarak enerji verimli hız yörünge optimizasyonu

    ABDULLAH KIZIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN SEZER

  3. Design of a high-accuracy energy management system for electric vehicles and V2G approaches considering battery aging

    Elektrikli araçlar için yüksek doğruluklu enerji yönetim sistemi tasarımı ve batarya yaşlanmasını dikkate alan V2G yaklaşımları

    ARDA AKYILDIZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ALPARSLAN ZEHİR

  4. Elektrikli araçlar için asenkron makinelerde rotor oluk geometrilerinin uzay harmonik ve işletme başarımı üzerine etkilerinin tespitine katkılar

    Contributions to determine the effects of different rotor slot geometries on space harmonics and performance in induction machines for electric vehicles

    ABDULSAMED LORDOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ

  5. Contributions to equivalent circuit model parameter estimations of NiMnCo and LiFePO type lithium-ion batteries

    NiMnCo ve LiFePO hücre tiplerine ait lityum-iyon bataryaların elektriksel eşdeğer devre parametre tahminine katkılar

    MAHMUT KEREM EREN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ