h1

h2

h3

h4

h5
h6
http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png

Electric machine co-optimization for EV drive technology development: Integrating Bayesian optimization and nonlinear model predictive control

; ; ; ; ; ;

In
eTransportation 23, Seiten/Artikel-Nr.:100392

ImpressumAmsterdam [u.a.] : Elsevier

Umfang[1]-22

ISSN2590-1168

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2025-01094
DOI: 10.1016/j.etran.2024.100392

URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1003520/files/1003520.pdf

Einrichtungen

  1. Lehr- und Forschungsgebiet Mechatronik in mobilen Antrieben (422320)

Projekte

  1. OAPKF - Open-Access-Publikation mit Unterstützung der RWTH Aachen University (021000-OAPKF) (021000-OAPKF)
  2. ESCALATE - Powering EU Net Zero Future by Escalating Zero Emission HDVs and Logistic Intelligence (101096598) (101096598)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 400

OpenAccess:
Volltext herunterladen PDF

Dokumenttyp
Journal Article

Format
online

Sprache
English

Anmerkung
Peer reviewed article

Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85214795268
WOS Core Collection: WOS:001399759100001

Interne Identnummern
RWTH-2025-01094
Datensatz-ID: 1003520

Beteiligte Länder
Germany

 GO


Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs CC BY-NC-ND 4.0 ; OpenAccess ; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; Essential Science Indicators ; NationallizenzNationallizenz ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection

QR Code for this record

The record appears in these collections:
Dokumenttypen > Aufsätze > Zeitschriftenaufsätze
Fakultät für Maschinenwesen (Fak.4)
Publikationsserver / Open Access
Öffentliche Einträge
Publikationsgebühren
Publikationsdatenbank
422320

 Datensatz erzeugt am 2025-02-03, letzte Änderung am 2025-08-15


OpenAccess:
Volltext herunterladen PDF
Dieses Dokument bewerten:

Rate this document:
1
2
3
 
(Bisher nicht rezensiert)