Preview

Автомобиль. Дорога. Инфраструктура. = Avtomobil'. Doroga. Infrastruktura.

Расширенный поиск

КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭЛЕКТРОМОБИЛЯ С КОМБИНИРОВАННОЙ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ УСТАНОВКОЙ

Полный текст:

Аннотация

Ограниченность углеводородного топлива, а также проблемы загрязнения воздушной среды, являются основными факторами, стимулирующими развитие транспортных средств с альтернативными источниками энергии. Электромобили с комбинированными энергетическими установками способны обеспечить выполнение перспективных требований по экологической безопасности и энергетической эффективности. Однако комбинированная энергоустановка, в сравнении с силовым агрегатом автомобиля традиционной конструкции, является более сложной системой как по составу оборудования, так и по алгоритмам работы. Определение характеристик основных компонентов энергоустановки, эффективных режимов и алгоритмов функционирования последних является задачей многокритериальной оптимизации. В настоящей статье рассмотрена возможность комплексной оценки принятия технических решений при проектировании и сравнении сложных транспортных средств на основе модели расстояния векторного критерия, учитывающего значительное количество частных показателей. Предложены коэффициенты нормирования и важности отдельных взаимозависимых частных критериев, определяемых на основе информации, содержащейся в самой совокупности выбранных частных критериев.

Об авторах

Вячеслав Николаевич Логачев
МАДИ
Россия
канд. техн. наук, доц.


Елена Михайловна Лайко
МАДИ
Россия
канд. техн. наук, доц.


Кирилл Михайлович Сидоров
МАДИ
Россия
канд. техн. наук, доц.


Список литературы

1. Гребенников, А.Г. Формирование функции полезности при свёртке критериев векторной оптимизации проектных параметров пассажирского самолёта на этапе предварительного проектирования / А.Г. Гребенников, Г.Б. Варшавьяк // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. – Харьков: НАКУ «ХАИ», 2007. – Вып. 35. – С. 91–98.

2. Ногин, В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход / В.Д. Ногин. – М.: Физматлит, 2002. – 144 с.

3. Сафронов, В.В. Основы системного анализа: методы многовекторной оптимизации и многовекторного ранжирования / В.В. Сафронов. – Саратов: Научная книга, 2009. – 329 с.

4. Лотов, А.В. Многокритериальные задачи принятия решений / А.В. Лотов, И.И. Поспелова. – М.: МАКС Пресс, 2008. – 197 с.

5. Руа, Б. Проблемы и методы принятия в задачах со многими целевыми функциями / Б. Руа // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. – М.: Мир, 1977. – С. 5–20.

6. Экспертные оценки. Методы и применение: (обзор) / Д.С. Шмерлинг, С.К. Дубовский, Т.Д. Аржанова, А.А. Френкел // Статистические методы анализа экспертных оценок. – М.: Наука, 1977. – С. 299–382.

7. Воронцов, К.В. Алгоритмы кластеризации и многомерного шкалирования: курс лекций / К.В. Воронцов. – М.: Изд-во МГУ, 2007. – 18 с.

8. Петров, Э.Г. Методы и средства принятия решений в социально-экономических и технических системах / Э.Г. Петров, М.В. Новожилов, И.В. Гребенник. – Донецк: ОЛБИ-Пресс, 2003. – 380 с.

9. Борисов, В.Н. Проблемы векторной оптимизации / В.Н. Борисов // Исследование операций. – М.: Наука, 1972. – С. 72–91.

10. De Maesschalck, R. The Mahalanobis distance / R. De Maesschalck, D. Jouan-Rimbaud, D.L. Massart // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. – 2000. – Vol. 50, issue 1. – P. 1–18.


Просмотров: 118


ISSN 2409-7217 (Online)