電動化自動車パワートレインのモデリングと制御基礎

電気、ハイブリッド自動車の駆動系、バッテリー系制御について、仮想モデル設計（MBD）を用いた最適設計手法についてEVやHEVシステムの基礎から、コネクティッド環境における電動化車両の今後の制御技術展望まで学びます。大学で工学系数学レベルを修得されている方で、ECU・パワートレイン制御系で、エネルギーマネジメントのアルゴリズム設計（効率化）を修得したい方におススメします。

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【総動画時間】
約6時間

【受講対象・予備知識】
・ECU・パワートレイン制御系で、エネルギーマネジメントのアルゴリズム設計（効率化）を修得したい方。
・自動車関連会社の新入社員。
・大学で工学系数学レベルを修得されている方。

【到達目標】
・パワートレインと車両姿勢、走行・加速挙動との関係を理解する。
・電動化パワートレイン制御の基本問題を理解する。
・電気自動車（EV）の車両運動制御および熱マネジメント問題を理解する。
・ハイブリットパワートレイン（HEV）エネルギーマネジメント策設計の基礎を理解する。

【学習環境】
・テキスト

１章　自動車パワートレイン電動化の背景
１．自動車動力技術の変遷　
２．電動化パワートレインの基本構造　
３．自動車パワートレインのエネルギー効率　　　
４．パワートレイン制御とECU

２章　電動化パワートレインと車両運動のモデリング
１．動力学系モデリングの基本原理
２．車両姿勢と走行挙動の動力学モデル
３．パワートレインの動力学モデル
４．モデルのブロック線図

３章　EV制御の基本問題
１．フィードフォーワードとフィードバック制御
２．ホイルインモータ車両の走行・姿勢制御
３．熱マネジメント問題と冷却系制御
４．エネルギー効率最適化制御の例

４章　HEVエネルギーマネジメント策設計基礎
１．動力学システム最適化の基礎
２．パラレル式HEV最適化の例
３．シリーズ/パラレル式HEVエネルギーマネジメント策設計例

５章　コネクティド環境における電動化車両の制御技術展望
１．V2X情報とパワートレイン効率最適化
２．パワーディマンド予測例
３．予測に基づくMPC例
４．車車間情報に基づく合流制御例
５．Traffic情報に基づく最適化例

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