
ハイブリッドトラックの自律性を高める革新的なアルゴリズムが作成されました
ウィーン工科大学は、「駆動システムの革新的な制御と監視の研究室」プロジェクトの枠組みの中で活動を続けています。エンジニアのクリストフ・ハメトナーのリーダーシップの下、ハイブリッド車を改善するためのアルゴリズムが作成されました。
近代化された技術の本質は水素の使用です。特別な燃料電池を介して電気に変換されます。得られたエネルギーはモーターに直接供給することも、バッテリーに蓄えることもできます。
どちらの場合も、バッテリーが重要な役割を果たします。これにより、運転中のピーク負荷が確実にカバーされ、前述の燃料電池がシステムの安定性と効率性を担います。
デジタル テスト プロトタイプは次のようになります トラック. 写真:YouTube.com
従来の電車とは異なり、クリストフ・ハメトナー氏の方法論は著しく高速な充電を実現します。準備した 車 水素が充填されており、走行時間の点では従来のガソリン車やディーゼル車に近いです。
現在、実験室の科学者は次の 3 つの主要分野に焦点を当てています。
✅ 仮想センサーの作成
✅ コンポーネントの「経年劣化」のモデリングと分析
✅ 予測制御アルゴリズムの開発
1つ目は監視ツールです。センサーはバッテリーと他の燃料電池の両方に使用されます。バッテリーの内容に直接アクセスできないため、一連のセンサーが温度、電圧、電流の変化に関するデータを収集します。受信した情報に基づいて、プログラムはシステムの現在の状態を判断します。
同様の開発はすでに充電式バッテリーに適用されて成功していますが、燃料構成ではまだ利用できません。科学者たちは、このデータの追跡ははるかに困難であると主張しています。コンポーネントや要素の故障は局所的に発生し、測定に利用できるパラメーターの数は客観的な評価には十分ではありません。
これは、発電所と燃料システムのコンポーネントのレイアウトがどのように構成されているかです。写真:YouTube.com
燃料消費量、バッテリーの劣化、コンポーネントのモデル化は、ウィーン工科大学の科学者にとって依然として優先事項です。このアルゴリズムでは、移動ルート、気象条件、交通状況のデータが考慮されます。
たとえば、ある距離にわたる上昇プロファイルはエネルギー消費に大きな影響を与えます。結局のところ、上り坂はより困難ですが、下り坂では回復がはるかに効率的に機能し始め、エネルギーコストが補充されます。
エンジニアはすでにデモ車両のプロトタイプを準備しています。テストサンプルは AVL List のエンジニアによって組み立てられました。予備的な計算によると、モデリング システムにより燃料消費量は 5 ~ 6% 削減できます。
電気モーターは発電所として機能します。写真: YouTube.com
「数字」というと、それほど印象的なものではないかもしれません。ただし、この指標を最小限の実装コストと比較すると、結果は科学者や技術者の期待に応えます。
このようなシステムは貨物輸送や旅客輸送の分野で活躍しています。 輸送 欧州連合加盟国では。この技術には、「通常の」ハイブリッド車や「電車」と比べて航続距離が長くなり、給油が迅速に行えるという大きな利点があります。同時に、二酸化炭素の排出が最小限であるか、まったく存在しないため、エコ支持者も「満足」したままになるでしょう。
アルゴリズムの最初の完全なテストは 2025 年に計画されています。 「モルモット」は水素ハイブリッドシステムを搭載した40トントラックとなる。
近代化された技術の本質は水素の使用です。特別な燃料電池を介して電気に変換されます。得られたエネルギーはモーターに直接供給することも、バッテリーに蓄えることもできます。
どちらの場合も、バッテリーが重要な役割を果たします。これにより、運転中のピーク負荷が確実にカバーされ、前述の燃料電池がシステムの安定性と効率性を担います。

従来の電車とは異なり、クリストフ・ハメトナー氏の方法論は著しく高速な充電を実現します。準備した 車 水素が充填されており、走行時間の点では従来のガソリン車やディーゼル車に近いです。
現在、実験室の科学者は次の 3 つの主要分野に焦点を当てています。
✅ 仮想センサーの作成
✅ コンポーネントの「経年劣化」のモデリングと分析
✅ 予測制御アルゴリズムの開発
1つ目は監視ツールです。センサーはバッテリーと他の燃料電池の両方に使用されます。バッテリーの内容に直接アクセスできないため、一連のセンサーが温度、電圧、電流の変化に関するデータを収集します。受信した情報に基づいて、プログラムはシステムの現在の状態を判断します。
同様の開発はすでに充電式バッテリーに適用されて成功していますが、燃料構成ではまだ利用できません。科学者たちは、このデータの追跡ははるかに困難であると主張しています。コンポーネントや要素の故障は局所的に発生し、測定に利用できるパラメーターの数は客観的な評価には十分ではありません。

燃料消費量、バッテリーの劣化、コンポーネントのモデル化は、ウィーン工科大学の科学者にとって依然として優先事項です。このアルゴリズムでは、移動ルート、気象条件、交通状況のデータが考慮されます。
たとえば、ある距離にわたる上昇プロファイルはエネルギー消費に大きな影響を与えます。結局のところ、上り坂はより困難ですが、下り坂では回復がはるかに効率的に機能し始め、エネルギーコストが補充されます。
エンジニアはすでにデモ車両のプロトタイプを準備しています。テストサンプルは AVL List のエンジニアによって組み立てられました。予備的な計算によると、モデリング システムにより燃料消費量は 5 ~ 6% 削減できます。

「数字」というと、それほど印象的なものではないかもしれません。ただし、この指標を最小限の実装コストと比較すると、結果は科学者や技術者の期待に応えます。
このようなシステムは貨物輸送や旅客輸送の分野で活躍しています。 輸送 欧州連合加盟国では。この技術には、「通常の」ハイブリッド車や「電車」と比べて航続距離が長くなり、給油が迅速に行えるという大きな利点があります。同時に、二酸化炭素の排出が最小限であるか、まったく存在しないため、エコ支持者も「満足」したままになるでしょう。
アルゴリズムの最初の完全なテストは 2025 年に計画されています。 「モルモット」は水素ハイブリッドシステムを搭載した40トントラックとなる。
- ヴィック・サモイリク
- youtube.com
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