dor_id: 26100
506.#.#.a: Público
590.#.#.d: Cada artículo es evaluado mediante una revisión ciega única. Los revisores son externos nacionales e internacionales.
510.0.#.a: Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACyT), Sistema Regional de Información en Línea para Revistas Científicas de América Latina, el Caribe, España y Portugal (Latindex), Scientific Electronic Library Online (SciELO), Red de Revistas Científicas de América Latina y El Caribe, España y Portugal (RedALyC), Organización de Estados Iberoamericanos (CREDI), Actualidad Iberoamericana de Chile, Red Iberomericana de Innovación y Conocimiento Científico (REDIB), Science Direct, Directory of Open Acces Journals, Indice de Revistas Latinoamericanas en Ciencias (Periódica), Bibliografía Latinoamericana (Biblat), Índice Internacional de Revistas Actualidad Iberoamericana (CIT)
561.#.#.u: https://www.ingenieria.unam.mx/
650.#.4.x: Ingenierías
336.#.#.b: article
336.#.#.3: Artículo de Investigación
336.#.#.a: Artículo
351.#.#.6: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index
351.#.#.b: Ingeniería, Investigación y Tecnología
351.#.#.a: Artículos
harvesting_group: RevistasUNAM
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270.1.#.d: México
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883.#.#.u: http://www.revistas.unam.mx/front/
883.#.#.a: Revistas UNAM
590.#.#.a: Coordinación de Difusión Cultural, UNAM
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653.#.#.a: Vehículo eléctrico híbrido; la estrategia de control; optimización multi-objetivo; optimización heurística; vehículo eléctrico híbrido; la estrategia de control; optimización multi-objetivo; optimización heurística
506.1.#.a: La titularidad de los derechos patrimoniales de esta obra pertenece a las instituciones editoras. Su uso se rige por una licencia Creative Commons BY-NC-ND 4.0 Internacional, https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode.es, fecha de asignación de la licencia 2013-02-11, para un uso diferente consultar al responsable jurídico del repositorio por medio del correo electrónico marciaglez@dirfing.unam.mx
884.#.#.k: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/article/view/35736
001.#.#.#: oai:ojs.phoenicis.tic.unam.mx:article/35736
041.#.7.h: spa
520.3.#.a: A solution to increase fuel economy in hybrid electric vehicles derived from physical characteristics of the vehicle, thepowertrain and the control strategy is presented. A heuristic control map is created to analyze the restrictions and benefits of using either of the onboard power plants under different driving conditions. The control strategy follows the control map with a logic that responds to the battery state of charge. finally, a case study demonstrates the increase in fuel economy and charge sustainability; here, thevariables studied are submitted to a multi-objective genetic algorithm optimization. A solution to increase fuel economy in hybrid electric vehicles derived from physical characteristics of the vehicle, thepowertrain and the control strategy is presented. A heuristic control map is created to analyze the restrictions and benefits of using either of the onboard power plants under different driving conditions. The control strategy follows the control map with a logic that responds to the battery state of charge. finally, a case study demonstrates the increase in fuel economy and charge sustainability; here, thevariables studied are submitted to a multi-objective genetic algorithm optimization.
773.1.#.t: Ingeniería Investigación y Tecnología; Vol 14, No 1 (2013)
773.1.#.o: http://www.revistas.unam.mx/index.php/ingenieria/index
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022.#.#.a: ISSN impreso: 1405-7743
310.#.#.a: Trimestral
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245.1.0.b: Optimization of Power Train and Control Strategy of a Hybrid Electric Vehicle for Maximum Energy Economy
last_modified: 2021-08-12 16:00:00
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