Научная работа студентов
ОНИРС СНО Молодежные лаборатории
15 учебная неделя
pk@nstu.ru, +7 (383) 319 59 99 — приёмная комиссия

Ученые НГТУ НЭТИ и ТПУ создали модель для разработки двигателей электромобилей с высоким КПД

Новости

Математическую модель для анализа производительности двигателей электромобиля, которая может проводить расчеты без больших вычислительных мощностей и с большой точностью, разработали ученые Томского политехнического университета (ТПУ) и Новосибирского государственного технического университета НЭТИ. Эта модель позволит проектировать новые электродвигатели с высоким коэффициентом полезного действия (КПД), которые актуальны у разработчиков новых машин.

Сейчас перед разработчиками стоят две задачи: повышение емкости аккумуляторных батарей и рациональное использование имеющихся запасов энергии путем снижения потерь и повышения КПД транспортного средства. Томичи и новосибирцы разработали для проведения необходимых расчетов аналитическую математическую модель. Она описывает механический силовой и энергетический баланс, возникающий в результате преобразования электрической энергии в механическую, и наоборот.

В рамках исследования ученые определили запас хода электромобиля. Для этого были смоделированы циклы движения электромобиля, характерные для разных стран. При составлении модели учитывалось множество параметров: циклы ускорений, условия работы аккумулятора, энергетические затраты на поездку с учетом энергии восстановления, в том числе при экстремальных тяговых нагрузках.

Также ученые оценили ресурс тяговой батареи и определили оптимальный тип литий-ионной батареи для электромобиля. Она может продлить ресурс до 500 тыс. км пробега транспортного средства. На основе этих данных исследователи смогут определять наиболее энергоэффективные режимы движения электромобилей, в том числе беспилотных. В перспективе это позволит сэкономить затраты на перевозку пассажиров и грузов, а также на разработку большегрузных электромобилей.


Размещение информации на странице:
Управление информационной политики  
Наверх
 

Обработка персональных данных

Мы используем сервис веб-аналитики Яндекс Метрика, который использует cookie.

Собранная при помощи cookie информация не может идентифицировать вас, однако может помочь нам улучшить работу нашего сайта. Вы можете отказаться от использования cookies, выбрав соответствующие настройки в браузере. Также Вы можете запретить сбор данных с помощью расширения для браузера «Блокировщик Яндекс Метрики». Используя этот сайт, вы соглашаетесь на обработку персональных данных.