Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Simulace a optimalizace pohonu elektrického vozidla, s použitím dat z reálného provozu

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21220%2F25%3A00387668" target="_blank" >RIV/68407700:21220/25:00387668 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://dspace.cvut.cz/entities/publication/38405235-935f-493d-ae0a-4d9821902370" target="_blank" >https://dspace.cvut.cz/entities/publication/38405235-935f-493d-ae0a-4d9821902370</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    čeština

  • Název v původním jazyce

    Simulace a optimalizace pohonu elektrického vozidla, s použitím dat z reálného provozu

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Diplomová práce se zabývá vícekriteriální optimalizací konstrukčních parametrů hnací jednotky elektrického vozidla. Pomocí evolučního algoritmu NSGA-II jsou optimalizovány převodový poměr, kapacita baterie a škálování trakčních elektromotorů. Cílem je nalezení rovnováhy mezi spotřebou elektrické energie, dojezdem a dynamickými vlastnostmi vozidla. Optimalizace probíhá v simulačním prostředí GT-Suite napříč různými topologiemi pohonu a v několika standardizovaných jízdních cyklech. Výsledkem jsou pareto množiny, které umožňují porovnat a zvolit varianty dle preferencí nebo konkrétního užití vozidla.

  • Název v anglickém jazyce

    Simulation and optimization of an EV drivetrain using real-drive data

  • Popis výsledku anglicky

    This thesis focuses on multi-objective optimization of electric vehicle powertrain parameters. Using the NSGA-II evolutionary algorithm, the gear ratio, battery capacity, and traction motor scaling are optimized. The objective is to balance electric energy consumption, driving range, and vehicle dynamics. The optimization is performed in the GT-Suite simulation environment across different drivetrain topologies and several standardized driving cycles. The outcome is a set of Pareto-optimal solutions that support informed decision-making based on priorities or specific vehicle use cases.

Klasifikace

  • Druh

    O - Ostatní výsledky

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    20301 - Mechanical engineering

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů