Dynamic, parametric modeling of electric vehicles and estimation of mass and tire road friction coefficient
Elektrikli araçların dinamik ve parametrik modellenmesi, kütle ve sürtünme katsayısı tahmin edilmesi
- Tez No: 624664
- Danışmanlar: PROF. DR. ORHAN BEHİÇ ALANKUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mekatronik Mühendisliği, Mechatronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Okan Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Otomotiv Mekatroniği ve Akıllı Araçlar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu projenin amacı, genişletilmiş kalman filtreleme yöntemi kullanılarak, kütle ve sürtünme katsayısı tahmini yapabilen parametrik ve dinamik bir elektrikli araç modeli hazırlanmasıdır. Bu konuda yapılan çalışmalar genel olarak kütle hesabı veya sürtünme katsayısı hesabı şeklindedir. İkisini birlikte dinamik olarak tahmin eden sisteme rastlanmamıştır. Oluşturulacak bu model, yol şartlarına, tekerlek sürtünme değerine ve yük durumuna göre değişebilen araç ağırlığı değerlerini gerçek zamanlı olarak hesaplayabilen bir sistem olacaktır. Hazırlanacak bu model enerji yönetim sistematiği geliştirmesini, elektrikli araçlarda enerji yönetimin ve akü kullanımının en ideal seviyelerde olmasını sağlayacaktır
Özet (Çeviri)
The purpose of this project is; A parametric and dynamic electric vehicle model that can estimate the mass and friction coefficient by using the Extended Kalman Filtering method. Studies on this subject usually in the form of a mass estimate or friction coefficient estimate. There was no system that predicted both together dynamically.This system to be created will calculate the vehicle weight values in real time, which can vary according to road conditions, wheel friction value and load condition. This model to be prepared will enable the development of energy management system, energy management and battery usage in electric vehicles to be in ideal conditions.
Benzer Tezler
- Gan güç transistörlerinin anahtar kayıplarının nöral ağ tabanlı modellenmesi
Neural network based modeling of switching losses in gan power transistors
ALİİMZA DAŞDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ONUR GÜLBAHÇE
- Fuel cell air supply system control using deep q-network
Derin q-aği kullanilarak yakit hücresi hava besleme sistemi kontrolü
EMİR OĞUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ONAT
- Elektrikli araçlarda kullanilmak üzere lityum demir fosfat bataryalarin modellenmesi ve şarj durum tahmini
Modeling and state of charge estimation of lithium iron phosphate batteries for use in electric vehicles
HALİL AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
- Li-iyon batarya modelinin en uygunlaştırılması ve batarya bozunumunun incelenmesine katkılar
Contributions to optimization of Li-ion battery models and analysis of battery degradation
HAKAN İNCESU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DERYA AHMET KOCABAŞ
- Elektrikli araçlar için yüksek doğrulukla şarj kestirimi sunan batarya yönetim sistemi tasarımı
Design of battery managemenet system providing high accuracy state of charge estimation for electric vehicles
MUSTAFA MERT SERİNBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET ONUR GÜLBAHÇE