Application of Artificial Intelligence in Hybrid Electric Vehicle Energy Management
-
20% KEDVEZMÉNY?
- A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.
- Kiadói listaár EUR 155.00
-
64 286 Ft (61 225 Ft + 5% áfa)
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.
- Kedvezmény(ek) 20% (cc. 12 857 Ft off)
- Kedvezményes ár 51 429 Ft (48 980 Ft + 5% áfa)
Iratkozzon fel most és részesüljön kedvezőbb árainkból!
Feliratkozom
64 286 Ft
Beszerezhetőség
Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.
Why don't you give exact delivery time?
A beszerzés időigényét az eddigi tapasztalatokra alapozva adjuk meg. Azért becsült, mert a terméket külföldről hozzuk be, így a kiadó kiszolgálásának pillanatnyi gyorsaságától is függ. A megadottnál gyorsabb és lassabb szállítás is elképzelhető, de mindent megteszünk, hogy Ön a lehető leghamarabb jusson hozzá a termékhez.
A termék adatai:
- Kiadó Elsevier Science
- Megjelenés dátuma 2024. május 3.
- ISBN 9780443131899
- Kötéstípus Puhakötés
- Terjedelem346 oldal
- Méret 229x152 mm
- Súly 550 g
- Nyelv angol 559
Kategóriák
Hosszú leírás:
Application of Artificial Intelligence in Hybrid Electric Vehicle Energy Management presents the state of the art in hybrid electric vehicle system modeling and management. With a focus on learning-based energy management strategies, this book provides detailed methods, mathematical models, and strategies designed to optimize the energy management of the energy supply module of a hybrid vehicle.
This book first addresses the underlying problems in Hybrid Electric Vehicle (HEV) modeling, and then introduces several artificial intelligence-based energy management strategies of HEV systems, including those based on fuzzy control with driving pattern recognition, multiobjective optimization, fuzzy Q-learning and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithms. To help readers apply these management strategies, this book also introduces State of Charge and State of Health prediction methods and real-time driving pattern recognition. For each application, the detailed experimental process, program code, experimental results, and algorithm performance evaluation are provided.
Application of Artificial Intelligence in Hybrid Electric Vehicle Energy Management is a valuable reference for anyone involved in the modeling and management of hybrid electric vehicles, and will be of interest to graduate students, researchers, and professionals working on HEVs in the fields of energy, electrical, and automotive engineering.
Tartalomjegyzék:
Preface
Acknowledgments
1. Introduction
2. System modeling of lithiumeion battery, PEMFC, and supercapacitor in HEV
3. Neural network modeling for SOH of lithium-ion battery and performance degradation prediction of fuel cell
4.Optimal fuzzy energy management for fuel cell/supercapacitor systems using neural network-based driving pattern recognition
5. Optimal fuzzy energy management system optimization based on NSGA-III-SD for lithium battery/supercapacitor HEV
6. Q learning-based hybrid energy management strategy
7. Improved DDPG hybrid energy management strategy based on LSH
8. Further idea on meta EMS for HEV
Index
Beyond Disruption: Technology’s Challenge to Governance
11 198 Ft
10 302 Ft
Cambridge Student Career Guides Practical and Mechanical Careers: Practical and Mechanical Careers
2 383 Ft
2 145 Ft
