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: 71
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
- 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
- Modeling of the marine diesel engines with comparative machine learning methodologies
Gemi dizel motorların karşılaştırmalı makine öğrenmesi yöntemleri ile modellenmesi
MEHMET İLTER ÖZMEN
Doktora
İngilizce
2024
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN AZMİ ÖZSOYSAL
- Makine öğrenmesi kullanarak Türkiye'de elektrikli araç şarj istasyonlarının potansiyel kullanım performansının mekânsal tahmini
Spatial estimation of potential utilization performance of electric vehicle charging stations in Türkiye using machine learning methods
SERKAN TANRIVERDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADALET DERVİŞOĞLU
- Yapay sinir ağı ile dahili mıknatıslı motorlar için rotor ve stator geometrisi kestirimi
Rotor and stator geometry estimation with artificial neural network for internal magnets motor
MAJID POURKARIMI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiMekatronik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CANER AKÜNER
DOÇ. DR. UĞUR DEMİR