Aı-assisted thermal management system modeling of electric vehicles
Elektrikli araçların yapay zeka destekli termal yönetim sistemi modellemesi
- Tez No: 930084
- Danışmanlar: PROF. DR. HEIKO SCHMIDT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Brandenburgische Technische Universität
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Elektrikli araçlar (EV'ler) otomotiv endüstrisinde giderek yaygınlaşıyor. Elektrikli araçlara olan ihtiyaç arttıkça, aracın termal yönetim sisteminin (TMS) optimize edilmesi, aracın performansını ve verimliliğini artırmak açısından hayati önem taşıyor. Bu tez, TMS'nin hayati bileşenlerinden biri olan invertörün ısı katkısının soğutucu sıcaklık değişimleri üzerindeki etkisini araştırmaktadır. İnverterin çalışma modu dikkate alınarak detaylı bir sayısal evirici kayıp modeli oluşturulmuştur. Yüksek doğruluklu hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) araçları kullanılarak invertörün ısı üretiminin ve bunun soğutucu akışkana transferinin azaltılmış dereceli bir modeli geliştirildi. İnvertör modeli sonuçları, geliştirilen modelin makul bir doğruluğu korurken yüksek bir hesaplama hızına ulaştığını göstermektedir. Önerilen yöntemin etkisini değerlendirmek için sinir ağları (NN'ler) kullanılır. Ek olarak, gerçek hayat koşullarını yansıtacak şekilde kapalı döngü simülasyonları gerçekleştirilmekte ve sonuçlar açık döngü yaklaşımlarıyla yakından uyumludur. Sonuçlar, önerilen modelin uygulanmasıyla doğruluğun %9,08 arttığını göstermektedir. Bu çalışma, TMS optimizasyonuna ilişkin değerli bilgiler sağlar ve TMS bileşenlerinin soğutucu sıcaklığı üzerindeki ısı katkısının önemini vurgular.
Özet (Çeviri)
Electric vehicles (EVs) are becoming increasingly prevalent in the automotive industry. As the need for EVs increases, optimizing the vehicle's thermal management system (TMS) becomes crucial for enhancing its performance and efficiency. This thesis investigates the impact of the heat contribution of the inverter: one of the vital components of the TMS, on the coolant temperature changes. Considering the mode of operation of the inverter, a detailed numerical inverter loss model is constructed. Using highfidelity computational fluid dynamics (CFD) tools a reduced-order model of the inverter's heat generation and its transfer to the coolant fluid is developed. Inverter model results demonstrate that the developed model achieves a high calculation speed while maintaining a reasonable accuracy. Neural networks (NNs) are employed to evaluate the impact of the proposed method. In addition, closed-loop simulations are carried out to reflect the real-life conditions with results closely aligning with the open-loop approaches. Results show that the accuracy increased by 9.08% with the implementation of the proposed model. This study provides valuable insights into TMS optimization and emphasizes the importance of the heat contribution of the TMS components on the coolant temperature.
Benzer Tezler
- Parameter estimation using pressure and temperature transient data from wireline formation tester interval pressure transient tests (IPTT)
Telli formasyon testlerinden elde edilen aralıklı kararsız basınç ve sıcaklık verileri ile parametere tahmini
SEDAT ERKAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPetrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İHSAN MURAT GÖK
- Mo-N kaplamaların ark fiziksel buhar biriktirme yöntemiyle üretimi ve karakterizasyonu
Production and characterisation of Mo-N coatings by arc physical vapour deposition technique
M. KÜRŞAT KAZMANLI
- AI assisted teaching: Practices and perspectives of instructors on using AI tools in ELT
Yapay zeka destekli öğretim: İngilizce öğretiminde yapay zeka araçlarının kullanımına ilişkin öğretim görevlilerinin uygulamaları ve perspektifleri
ALPASLAN ÇİFTÇİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve ÖğretimMaltepe ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYSU ARYEL ERDEN
- AI-assisted assessment of ESL writing: University instructor perceptions & human-AI scoring correlations
Yapay zeka desteği ile İngilizce yazma değerlendirmesi: Üniversite öğretim elemanlarının görüşleri ve insan-YZ puanlama korelasyonları
BERKAY YİĞİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimSakarya ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ İLYA
