Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ моделей и методов расчета характеристик АБВ условиях нестационарности нагружения 11
1.1. Актуальность проблемы разработки электромобилей и моделирования характеристик движения 11
1.2. Анализ и классификация характеристик аккумуляторных батарей 13
1.2.1. Интегральные параметры аккумуляторных батарей 14
1.2.2. Внешние характеристики 17
1.2.3. Удельные показатели параметров батареи 20
1.2.4. Требования к источникам энергии электромобилей 21
1.3. Анализ методов и моделей описания режимов работы аккумуляторов...22
1.3.1. Классификация методов расчета стационарных и нестационарных режимов разряда и заряда 24
1.3.2. Метод Шеферда 25
1.3.3. Метод аппроксимации разрядных кривых математическим уравнением 28
1.3.4. Предлагаемый метод массивов экспериментальных данных 30
1.3.5. Метод определения максимальной ёмкости при заданном токе разряда (метод Пейкерта) 33
1.3.6. Метод Хокси 35
1.3.7. Метод эквивалентного тока 36
1.3.8. Модель батареи "Fractional Utilization" 37
1.3.9. Методы определения окончания разряда и заряда АБ на электромобиле 40
1.3.10. РТМ 37.003.028-83 42
1.4. Оценка точности методов аналитического описания разрядных кривых АБ з
1.4.1. Применение методов расчёта разрядных кривых к описанию временных зарядных характеристик 52
1.4.2. Оценка точности методов упрощённого вычисления энергетических показателей электромобиля 55
1.5. Декомпозиционный подход к моделированию ЭМ 58
1.6. Имитационные и гибридные модели 59
Выводы по главе 1 65
2. Разработка обобщенной имитационной модели нестационарного движения ЭМ 66
2.1. Формализация имитационной модели динамики перемещения ЭМ 66
2.1.1. Формальные операции над имитационными процессами 68
2.1.2. Система, объекты и задание процесса 70
2.1.3. Алгоритмическая модель имитационного процесса
движения ЭМ 72
2.1.4. Структура и параметризация процесса 75
2.1.5. Схемы описаний функционирования обобщенной имитационной модели ЭМ 80
2.2. Интеграция моделей компонент ЭМ 85
2.2.1. Модель механической части 86
2.2.2. Модель электродвигателя 88
2.2.3. Модель системы управления 94
2.2.4. Моделирование режимов движения в цикле SAE j 227 С 95
2.3. Описание алгоритмической схемы расчёта 96
2.3.1. Моделирование режимов движения на установившейся скорости 98
2.3.2. Дополнительные условия и особенности расчёта 99
2.3.3. Блок-схема имитационной модели АБ 100
Выводы по главе 2 101
3. Моделирование нестационарных процессов движения эм и работы аккумуляторных батарей 103
3.1. Анализ режимов движения электромобилей 103
3.2. Принципы построения адаптивного алгоритма управления ЭМ 107
3.3. Характеристики случайных процессов передвижения 108
3.3.1. Дисперсия среднеинтегральной оценки 109
3.3.2.Модель авторегрессии ПО
3.3.3. Характеристики условно нестационарного процесса 112
3.3.4. Характеристики среднеинтегральной оценки 113
3.4. Разработка алгоритма адаптивного управления. 116
3.4.1. Анализ эффективности алгоритма управления 119
3.4.2. Постановка задачи 120
3.4.3. Анализ поведения алгоритма при постоянной длине шага 121
3.4.4. Анализ поведения алгоритма при переменной длине шага 123
Выводы по главе 3 124
4. Апробация методов и моделей выбора параметров ЭМ и аккумуляторных батарей 126
4.1. Выбор конструктивных параметров электромобиля 126
4.2. Модель параметризации дорожных потоков в системе моделирования движения ЭМ 129
4.3. Формирование испытательного цикла 134
4.4. Определение характеристик электромобиля с АБ различного типа 135
4.5. Оптимизация транспортной работы электромобиля 138
Выводы по главе 4 144
Заключение 146
Литература
- Интегральные параметры аккумуляторных батарей
- Формальные операции над имитационными процессами
- Характеристики случайных процессов передвижения
- Формирование испытательного цикла
Введение к работе
Актуальность проблемы
Автомобиль является источником выделения около 200 различных газов и химических соединений, ухудшающих экологическое состояние окружающей среды. Рост объемов производства и парка автомобилей в мире приводит к увеличению эмиссии отработавших газов, главным образом, в крупных городах. Кроме того, автомобили являются одним из основных потребителей углеводородного топлива, запасы сырья, для изготовления которого ограничены. Ужесточение экологических требований к автомобилям, сопровождаемое ростом цен на углеводородное топливо, активизировало работы по созданию альтернативных видов транспорта и в том числе электромобилей (ЭМ).
В настоящее время крупнейшие производители автомобилей (General Motors, Ford, Daimler-Chrysler, Toyota, Honda, Nissan, Mazda и др.) ведут интенсивные работы по проектированию и производству электромобилей. По таким характеристикам как запас хода и грузоподъёмность некоторые современные модели электромобилей вплотную приближаются к традиционным автомобилям, однако основным их недостатком является высокая стоимость.
Характеристики электромобиля и его стоимость в значительной степени определяются параметрами используемой энергетической установки и, в частности, аккумуляторной батареи (АБ). Для оптимизации параметров энергетической установки, расчёта характеристик электромобиля и определения его эффективности в сравнении с традиционным автомобилем основными инструментами являются математическое и имитационное моделирование.
Наиболее сложной задачей при построении модели электромобиля является моделирование работы АБ при её нестационарном разряде и заряде на электромобиле. Расчетное определение и анализ параметров АБ, кроме того, требуется в системе управления АБ на электромобиле, которая обеспечивает оптимальные условия работы, увеличивает срок службы, предотвращает перезаряд и чрезмерный разряд, обеспечивает безопасность эксплуатации и информирует водителя о степени заряженности и других параметрах батареи.
Диссертация посвящена разработке моделей движения электромобиля и исследованию нестационарных режимов работы аккумуляторной батареи электромобиля, что представляется весьма актуальным в настоящее время.
Цель и основные задачи исследования
Целью настоящей работы является создание обобщенной имитационной модели движения электромобиля и выбор характеристик АБ под заданные режимы движения электромобиля.
В соответствии с поставленной в диссертации целью решаются задачи:
анализ и систематизация методов и моделей расчета характеристик АБ;
формализация методики обработки и анализа статистических данных и имитационных экспериментов по анализу характеристик разряда;
разработка имитационной модели нестационарного движения электромобиля;
разработка методики интеграции разнородных компонентов ЭМ;
программная реализация имитационной модели ЭМ;
постановка и решение задач оптимизации на имитационной модели.
Методы исследования
Теоретической основой диссертационной работы являются общая теория систем, методы оптимизации, случайные процессы, имитационное моделирование, исследование операций, регрессионный анализ, дисперсионный анализ и другие.
Научная новизна
Научную новизну работы составляют методы и модели нестационарных режимов работы АБ электромобиля. На защиту выносятся:
агрегированное процессное представление имитационной модели нестационарного движения ЭМ;
модели нестационарных случайных процессов динамики движения ЭМ и заряда/разряда АБ;
модели классификации типов АБ и задачи выбора типов для заданных характеристик движения ЭМ;
программная реализация имитационной модели ЭМ;
алгоритмы оптимизации на имитационной модели ЭМ.
Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов
Обоснованность научных положений, рекомендаций и выводов, изложенных в работе, определяется корректным использованием современных математических методов, согласованным сравнительным анализом экспериментальных зависимостей с результатами имитационного эксперимента. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения разработок в ряде крупных организаций.
Практическая ценность и реализация результатов работы
Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Разработан программно-моделирующий комплекс, позволяющий в интерактивном режиме использовать оперативные данные о состоянии процессов для принятия решений по выбору характеристик АБ электромобиля. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены для практического применения в ЗАО «МС ЛОГИСТИКА», ГНПП «КВАНТ», а также используются в учебном процессе в МАДИ (ГТУ). Результаты внедрения и эксплуатации подтвердили работоспособность и эффективность разработанных методов.
Апробация работы
Содержание разделов диссертации докладывалось и получило одобрение:
на республиканских и межрегиональных научно-технических конференциях, симпозиумах и семинарах (2003-2009 гг.);
на заседании кафедры «Электротехника и электрооборудование» МАДИ (ГТУ).
Интегральные параметры аккумуляторных батарей
"Чистым" электромобилем или электромобилем на аккумуляторных батареях принято называть электромобиль, приводимый в движение электродвигателем, питающимся от аккумуляторной батареи или накопителя энергии. Заряд аккумуляторной батареи осуществляется от электрической сети во время стоянки. Электромобили этого типа не используют углеводородное топливо и не создают вредных выбросов в атмосферу. Электромобили на аккумуляторных батареях можно разделить на две категории: промышленные и дорожные. Промышленные электромобили предназначены для перевозки грузов в пределах территории предприятия. К ним можно также отнести машины, используемые в природоохранных зонах. Максимальная скорость этого типа электромобилей не превышает 50 км/ч и они не сертифицированы для эксплуатации на дорогах. Электромобили составляют более половины выпускаемых промышленных машин [60]
Главным образом из-за малого запаса хода, большой продолжительности заряда и высокой стоимости в сравнении с традиционным автомобилем количество "чистых" электромобилей, используемых на дорогах, незначительно. Запас хода и другие характеристики "чистого" электромобилей в значительной степени определяются параметрами аккумуляторной батареи. Появление аккумуляторных батарей с большой удельной энергией (Вт-ч/кг) таких как никель-металлогидридные и литий-ионные позволило существенно улучшить эксплуатационные характеристики "чистых" электромобилей [79].
Для оценки улучшения параметров ЭМ за последние годы приведем примеры.
Современные образцы ЭМ, созданные фирмой Dimler Chrysler с аккумуляторными системами Li-Ion и Ni-MH (модели имеют обозначение EPIC EV) при разрешенной максимальной массой ЭМ 2630 кг и допустимой полезной нагрузке 501 кг, имеют следующие показатели. Запас хода в комбинированном цикле движения (Combined- City-Highway Range Test) для электромобиля с АБ Li-Ion массой 450 кг и энергией 50 кВт-ч составляет 220 км, а для образца с Ni-MH АБ - 155 км. В новом европейском цикле движения (NEDC) образец с литиевой АБ (Lilon) имеет пробег 209 км. Максимальная-скорость электромобиля 130 км/ч. [63].
Отделением фирмы Ford в Европе создан образец ЭМ (Savali project) с пробегом 180 км, в Европейском городском цикле (EDC).
Примером современного электромобиля с оригинальной компоновкой и конструкцией кузова является Японский электромобиль KAZ (Keio Advanced Zero emission vehicle) [90].
В конструкции электромобиля традиционные четыре колеса заменены восемью колёсами меньшего размера с интегрированным в каждое колесо электродвигателем, редуктором, механическим тормозом и механизмом управления. Аккумуляторные батареи и другие компоненты размещены в полостях несущей рамы, под полом машины. В энергетической, установке электромобиля используются литий-ионные аккумуляторные батареи, электродвигатели с постоянными магнитами Nd-Fe и электронный силовой преобразователь с IGBT элементами. Электромобиль рассчитан на перевозку восьми пассажиров, его длина составляет 6,7 метра, ширина 1,95 ми высота 1,68 м. Запас хода 300 км при постоянной скорости 100 км/ч. Максимальная скорость 311 км/ч. Подобная структура электромобиля, по мнению разработчиков, может быть положена в основу автобуса или грузового автомобиля.
Таким образом, новые источники энергии дали возможность создать ЭМ с удовлетворительными для эксплуатации параметрами. Снижение стоимости новых конструкций батарей - главная задача, стоящая перед их производителями.
Анализ и классификация характеристик аккумуляторных батарей Тяговые аккумуляторные батареи, как источник электрической энергии, описываются обычно двумя способами: - семейством разрядных характеристик; - семейством внешних характеристик. Разрядная характеристика представляет собой зависимость напряжения на клеммах аккумулятора UQ от времени t при постоянном значении разрядного тока / и температуры батареи Тб Uб = f(0, / = const; Тб = const, (1.1) Располагая разрядной характеристикой, можно определить время работы батареи тт при её разряде до минимально допустимого напряжения. Так как напряжение аккумуляторной батареи зависит от тока нагрузки, его можно считать функцией двух переменных т.е. U6 = i{t,I), Гб= const, (1.2) Функциональная связь между напряжением на батарее при разряде и независимыми величинами I, t может быть представлена поверхностью в 3-х мерном пространстве. Общий вид этой поверхности представлен на рис 1.1.
Формальные операции над имитационными процессами
Имитационный метод моделирования нашел широкое распространение в практике моделирования. Общее определение имитационной модели можно дать в следующем виде [21]: Пусть М\ и Мг - некоторые модели: М\ - модель, полученная из модели М\ в результате применения гомоморфизмаГ\ и описывающая функционирование модели М\\ Мг- модель, полученная из модели Мг в результате применения гомоморфизма Л и описывающая функционирование модели М2. Пусть Мі иМ2 изоморфны. Тогда будем считать, что М\ и Мг суть взаимно имитационные модели в отношении описания процесса функционирования. Таким образом, имитационное моделирование ЭМ предполагает получение процесса функционирования системы, который в свою очередь становится источником вычисления искомых характеристик.
Имитационный метод моделирования имеет существенно меньшие ограничения на область применения в сравнении с аналитическими моделями и позволяет получить более достоверные оценки характеристик моделируемой системы. Применение имитационного моделирования- допускает разнообразие его целей [83]. Оно часто используется для получения показателей качества при заданной структуре или для определения структуры системы. Имитационное моделирование может применяться также и для систем, которые достаточно хорошо-изучены: когда необходимо систему модифицировать или получить некоторый прогноз ее поведения. Сравнивая результаты, полученные имитатором, с результатами экспериментов на изучаемой системе, можно получить новую информацию о параметрах, структуре и динамике системы. Имитационное моделирование позволяет проводить широкомасштабное исследование системы в целом.
Имитационное моделирование определяется" как экспериментирование с помощью модели для получения информации о проектируемой системе. Необходимо разрабатывать не только саму модель, но и процесс ее использования. Различают стратегическое и тактическое планирование эксперимента [13].
При тактическом планировании в целях повышения; эффективности разрабатываютсяе методы- понижения дисперсии; [67] , . Они; построены в. основном, на замене простой случайной выборки; более совершенной выборкой;
Методы тактического- планирования в сочетании; с; методами; стратегического- планирования;могут быть, использованы; для; решения-;задач параметрического; синтеза;. Приг анализе чувствительности: исследуемых характеристик модели вг зависимости; от варьируемых; параметров? часто; применяются- линейные регрессионные: модели [17, 23]i, Однако априорное предположение об описании; объекта регрессионной моделью;, зависящей; от параметра редко приводит к: линейной модели. В ; нелинейных регрессионных моделях [95]; численный; поиск, оценок, параметров; значительно; сложнее, чем: в: линейных:. В і работе Н8] отмечается; что .если стоимость, полученияі одной оценки; велика; а их допустимое количество невелико, то; целесообразнее: может оказаться стратегический І плащ, Если оценка: дешевле, то рационально, использовать тактический; плані Это обстоятельство; а. также итерационный; характер: вычислений; делают целесообразным- применение методов последовательного планирования [51] соответствующих экспериментов; и рекуррентного вычисления оценок; параметров; что значительно экономит объемвычислений. .
Если зависимая и независимая, переменные количественные и непрерывные, то- ДЛЯЇрешения задачишоиска; можно использовать методику поверхности отклика (МИО);[48]. Наиболее часто в МИ используется метод; наискорейшего спуска. Основная: идея метода состоит, в линейной аппроксимации поверхности отклика в окрестности исследуемой точки с помощью простого факторного эксперимента. По построенной; линейной функции определяется направление спуска, делается шаг и затем вновь повторяется процедура факторного эксперимента. Методы построения факторных планов рассмотрены в работах [50, 51].
Однако именно в этом направлении лежит, решение задачи-существенной экономии вычислительных затрат в ходе проведения имитационного моделирования и расширения сферы применения самого метода.
Построение имитационных программных моделей - сложная и трудоемкая задача; решаемая, как правило, с использованием специализированных алгоритмических языков [90, 91]. Эти языки имели с самого начала различные средства, упрощающие составление имитационных программ. Языки моделирования обычно сконструированы так, что позволяют описывать не только сам имитатор, но и вспомогательные действия, которые выполняются в течение эксперимента, прежде всего поступление входных данных и обработку результатовэкспериментов.
В настоящее время существуют сотни языков моделирования для описания моделей в различных предметных областях. Обычно структура имитационной модели соответствует некоторой концептуальной схеме. Так, язык GPSS [95] использует концептуальную схему, отражающую понятия теории массового обслуживания; система агрегативного моделирования [21, 22] опирается на описание блоков в виде конечных автоматов общего вида; язык SIMSCRIPT использует схему взаимосвязанных событий; языки SIMULA-2, СЛАМ-2 [92] декларируют процессную концепцию. Наиболее полный обзор языков имитационного моделирования содержится в монографии [65]. Классификация языков выполнена на основании использования в них объектов статической (А) и динамической (Т) природы -языки типов А, Т, AT, ТА. Однако, в [65] не сделана попытка разработать единую концептуальную основу и связать структуру моделируемой системы со структурой имитационной модели. Как показано в [22, 24], многие предложенные ранее подходы могут быть описаны с помощью процессной концепции. Однако процессная концепция ориентирована на составление исходной модели описания процессов и не предлагает методики конструктивного отображения этого описания на имитационную программу.
Характеристики случайных процессов передвижения
Помимо представленных выше исходных данных по автомобилю, электродвигателю и системе управления, данных по АБ для метода МЭД, к исходным данным относится масса модуля АБ mgam, масса дополнительного оборудования тдоп (системы управления батареей, регулирования температуры и др.), количество последовательно nMods и параллельно пМ0др соединённых модулей.
Исходя из этого, целесообразно формировать модель из отдельных независимых блоков, соответствующих этим участкам. Каждый блок модели (программы) представляет собой цикл расчёта, выполняемый с определённой дискретизацией по времени. В модели дискретность (шаг) расчёта принимается в зависимости от требований к точности расчёта и возможностей ЭВМ в пределах от 0,5 до 0,01 с.
Управление движением машины в цикле заключается в формировании расчётным образом на валу двигателя такого момента, который при заданном сопротивлении движению обеспечивал бы достижение нужной скорости в требуемый момент времени. Момент электродвигателя, в свою очередь, является функцией тока и магнитного потока. Варьируя различными зависимостями тока и потока от времени, с помощью модели можно получить множество механических характеристик и выбрать среди них наиболее оптимальную, с точки зрения максимального пробега. Известно, что управлять частотой вращения вала электродвигателя постоянного тока независимого возбуждения можно тремя путями: изменением напряжения на якоре, магнитного потока и сопротивления в цепи якоря. В данной модели при разгоне использованы первые два способа, сочетание которых принято называть двухзонным регулированием. Для упрощения расчёта ток якоря при разгоне поддерживался постоянным: на первом этапе — за счёт повышения напряжения, на втором - за счёт уменьшения магнитного потока. Регулирование напряжения на двигателе производится с помощью тиристорного устройства управления методом широтно-импульсного регулирования; при этом скважность у (равная- отношению напряжения на якоре двигателя Ud к напряжению на зажимах аккумуляторной батареи Ue) изменяется от 0 до 1. При достижении определённой скорости движения Vx, (которая определяется, исходя из требования достижения скорости электромобиля значения Vk при t = ta + tcr) магнитный поток должен фиксироваться, что обеспечивает через некоторое время выход электромобиля на режим движения с установившейся скоростью. На основании вышеизложенного составим укрупнённый алгоритм для цикла SAEJ227C:
Движение на установившейся скорости предполагает разгон электромобиля до заданной скорости V/, и дальнейшее движение его по естественной характеристике электродвигателя до тех пор, пока не разрядится батарея. Сравнение результатов расчёта движения электромобиля в этом режиме и в цикле позволяет сделать вывод о зависимости от режима движения таких основных параметров электромобиля, как пробег и удельная энергия.
Алгоритм расчёта движения в цикле, приведённый и выполненный в виде программы, можно использовать и для расчёта движения электромобиля на установившейся скорости.
При этом в качестве исходных данных по режиму движения вместо значений временного интервала разгона ta или tco записывается время, заведомо превышающее время движения электромобиля до остановки. Значения tb и tj не вводятся. Vi — скорость установившегося движения.
При регулировании скорости ослаблением поля добиться полной, идентичности- реального графика движения достаточно сложно (особенно при низком напряжении аккумуляторной батареи и малом токе разгона) из-за уменьшения интенсивности разгона по причинам, изложенным ниже.
Одной из особенностей электромобилей с аккумуляторными батареями является широкий диапазон изменения внутреннего сопротивления источника. По мере разряда батареи и увеличения её внутреннего сопротивления динамика машины ухудшается, что объясняется следующими основными факторами: а) меньшее напряжение батареи приводит к сокращению первого, наиболее интенсивного этапа разгона до у= 1. б) для движения по циклу требуется- определённая мощность, пропорциональная произведению тока и напряжения на двигателе. Поэтому, чтобы выполнить требования по скорости, необходимо по мере снижения напряжения увеличивать период движения с постоянным током. Отсюда видно, что уменьшение напряжения и увеличение частоты вращения требует более интенсивного снижения тока возбуждения, и, как следствие, падает электромагнитный момент двигателя.
Формирование испытательного цикла
Во второй главе диссертации представлена- имитационная модель движения электромобиля. Модель реализована в виде универсальной компьютерной программы "EV Model", позволяющей изменять исходные данные по аккумуляторной батарее, режиму движения, электродвигателю и шасси. При построении модели используется предложенный автором алгоритм расчёта нестационарного разряда АБ. В программе он выполнен в виде отдельной процедуры. Для описания временных разрядных характеристик аккумуляторной батареи используется метод массивов экспериментальных данных (МЭД) или метод Шеферда. Предпочтение отдаётся методу МЭД как более точному, однако при отсутствии достаточного числа экспериментальных разрядных кривых при различных значениях тока, может использоваться метод Шеферда совместно с уравнением Пейкерта.
Основные технические характеристики рассматриваемых к применению на электромобиле аккумуляторных батарей приведены в табл. 4.4
Рассмотренный) режимы движения; с постоянной; скоростью и один: из самых, напряжённых цикл SAE j: 227 С можно1 считать предельными; случаями; Bf эксплуатации: пробег электромобиля? и , другие: характеристики, будут варьироваться между представленными вїтабл.4 ;5 и 4;6.
При движении: электромобиля в; цикле по; мере: разряда: АБ; характеристики электромобиля; несколько изменяются; На- определённом: этапеизгза уменьшения ; напряжения АБ электромобиль, не,может; обеспечить заданный; цикл движения. Для определения энергетических показателей АБ расчёт движения электромобиля выполнялся до полного разряда;батареи. Так при. работе: на батареях 6ЭМ-Г45: электромобиль реализовал 69 циклов. Однако;после 52 цикла;требование достижения заданной скорости?к:началу выбега не выполнялось.
Программа "EV Model"; представляет результаты? расчёта; за-, каждый? цикл.
На рис; 4.7 по представлены зависимости показателейэлектромобиля от количества выполненных циклов для АБ различного типа:
Программа:; "EV Model" позволяет детально рассмотреть характер изменения, основных показателей работы электромобиля в течение одного цикла;
Погрезультатамг имитационного? моделирования, движения ЭМ в цикле SAE j 227 С. в качестве примера построены следующие графические; зависимости (рис.4.8 и 4.9).
Масса-габаритные показатели АБ в предыдущем разделе (табл. 4.4.) выбирались исходя из грузоподъёмности базового автомобиля, номинального напряжения электродвигателя 120 В и особенностей конструкции батарейных модулей. Так для обеспечения напряжения 120 В необходимо последовательно соединить 10 модулей 6ЭМ-145. Масса получившейся батареи составляет 700 кг, энергия батареи в трёх часовом режиме разряда -20 кВт-ч.
В диссертационной работе не ставилась задача проектирования электромобиля. Представленный электромобиль используется исключительно для иллюстрации работы имитационной модели. В других случаях при выборе массы АБ, устанавливаемой на электромобиль, для оптимизации соотношения между грузоподъёмностью и пробегом электромобиля используют понятие транспортной работы грузоподъёмности базового автомобиля GA с учётом массы Am высвобождаемой при замене ДВС на систему электропривода, т; rriQ— масса источника энергии, кг. Для электромобиля на базе автомобиля ГАЗ 2705 "Газель" принимаем G0=1700 кг.
Для уточнения данного выражения была проведена серия имитационных экспериментов с помощью программы "Модель электромобиля". Расчёт проводился для источников собранных из щатз =10 последовательно соединённых блоков батарей OPTIMA D 1000 S. Число параллельно соединённых батарей в каждом блоке щатр изменялось от 1 до 8, таким образом, с шагом 200 кг изменялась масса источника энергии в теоретически возможных пределах от 0 до GA Расчёты были проведены для цикла SAE j 227 С и для движения с постоянной скоростью.
По результатам расчётов табл. 4.7. была построена графическая зависимость удельной энергии и транспортной работы от массы аккумуляторной батареи (рис. 4.10)
По результатам расчёта максимум транспортной работы достигается при массе батарей, несколько большей, чем половина грузоподъёмности (как это следует из уравнения 4.5). Это объясняется возрастанием удельной энергии источника тока с увеличением его ёмкости.
