Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 48
Eşit güçteki iki farklı motorun yapay zeka tabanlı skaler kontrol ile performans analizi: elektrikli araçlar için bir çalışma
2021
Dergi:  
Uluslararası Teknolojik Bilimler Dergisi
Yazar:  
Özet:

Otomobil üreticilerinin; yakıt tasarrufu, hava kirliliği, karbon emisyonu gibi pek çok problemin giderilmesi adına elektrikli araçlara yöneldiğini görmekteyiz. Ancak elektrikli araçların petrol yakıtlı araçlara göre menzil ve hız problemleri bulunmaktadır. Bu bakımdan kullanımı ve üretimi giderek artan bu araçların performansının arttırılması büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada Asenkron Motor (ASM) ve Sürekli Mıknatıslı Senkron Motorun (SMSM) farklı kontrol yöntemleriyle performansı incelenmiş ve böylece bir elektrikli araçların trafikteki performansının arttırılması hedeflenmiştir. Bu bağlamda elektrikli araçların seyir halinde yolun durumuna bağlı olarak hız denetiminin sağlanması ve daha az güç harcayan motorun seçilmesi hedeflenmiştir. Bu amaçla çalışmada eşit güce sahip iki farklı motorun aynı kontrol yöntemleriyle performansı incelenerek değerlendirilmiştir. Elektrik motorlarının kontrolünde Skaler Kontrol (SK) temel alınmıştır. SK ile yapılan benzetim testlerinden elde edilen sonuçlara göre PI ve Yapay Zekâ (YZ) kontrol çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Burada SK ve PI kontrol yöntemleri karşılaştırma amaçlı olarak verilmiştir. Çalışmada motorlar; SK, PI + SK, YZ + SK yöntemleriyle test edilmiş ve elde edilen grafikler yardımıyla farklı yol koşullarında en iyi performansı gösteren motor, “hız, tork ve güç” parametrelerine göre belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler:

Performance Analysis Of Two Different Motors With Equal Power With Artificial Intelligence: A Study For Electric Vehicles
2021
Yazar:  
Özet:

Automobile manufacturers We see that it is turning to electric vehicles in order to eliminate many problems such as fuel saving, air pollution and carbon emission. However, electric vehicles have range and speed problems compared to petroleum fuel vehicles. In this regard, it is of great importance to increase the performance of these vehicles, which are increasingly used and produced. In this study, the performance of the Asynchronous Motor (ASM) and the Permanent Magnet Synchronous Motor (PMSM) with different control methods were investigated, thereby increasing the performance of an electric vehicle in traffic. In this context, it is aimed to provide speed control of electric vehicles depending on the condition of the road while driving and to select the motor that uses less power. For this purpose, in the study, the performance of two different engines with equal power was examined by evaluating them with the same control methods. Scalar Control (SC) is based on the control of electric motors. According to the results obtained from simulation tests with SC, PI and Artificial Intelligence (AI) control studies were carried out. Here, SC and PI control methods are given for comparison purposes. Engines in the study The engine, which has been tested with SC, PI + SC, AI + SC methods and with the help of the graphics obtained, has been determined according to the parameters of "speed, torque and power", which perform best in different road conditions.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Uluslararası Teknolojik Bilimler Dergisi

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 46
Atıf : 11
2023 Impact/Etki : 0.125
Uluslararası Teknolojik Bilimler Dergisi