Tadqiqot har bir g‘ildirak mustaqil ravishda harakatlantirilishi mumkin bo‘lgan taqsimlangan yuritmali elektr transport vositalarida (Distributed Drive Electric Vehicles, DDEV) energiya sarfini kamaytirish maqsadida chuqur transfer o‘rganishga asoslangan energiya boshqaruv strategiyasini ishlab chiqadi. Usul uzluksiz harakat fazolarida qo‘llaniladigan Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient (TD3) algoritmiga asoslanadi; avval o‘rganilgan haydash ssenariysidagi neyron tarmoq parametrlarini yangi ssenariylarga ko‘chirish orqali har bir sharoit o‘zgarishida modelni noldan o‘qitish zaruratini kamaytirishni maqsad qiladi. Bundan tashqari, tadqiqotchilar o‘rganish algoritmi ishlab chiqargan moment taqsimoti qarorlarini to‘g‘ridan-to‘g‘ri qo‘llash o‘rniga tormozlash barqarorligi va regenerativ energiyani qayta tiklashga oid dinamik ijro cheklovlarini qo‘shgan.

Transfer mexanizmida avval manba ssenariy uchun TD3 siyosati o‘qitiladi, so‘ng o‘rganilgan tarmoq parametrlari maqsad siyosatiga ko‘chiriladi. Umumiy xususiyatlarni ifodalaydi deb qabul qilingan yashirin qatlam parametrlari muzlatiladi, qaror hosil qilishda qatnashadigan to‘liq bog‘langan va chiqish qatlamlari esa yangi haydash ssenariysiga mos ravishda nozik sozlanadi. Shu tariqa algoritmning oldingi tajribasini saqlagan holda shahar, shaharcha va avtomagistral kabi turli tezlik va haydash tuzilmalarida qisqaroq moslashuv vaqtiga erishish ko‘zlangan.

Tadqiqotning o‘qitish grafiklari birinchi vazifadan keyin yangi haydash vazifalariga o‘tishda DTL yondashuvi atigi 4 va 7 o‘rganish qadamida yaqinlashuvga erisha olganini ko‘rsatadi. Tadqiqotchilar talab qilinadigan jami o‘qitish vaqti taqqoslangan usullarga nisbatan mos ravishda %42,53 va %10,71; o‘qitish tebranishi esa %63,11 va %57,06 kamayganini bildiradi. Bu foizlar tadqiqotning o‘z DDPG va TD3 taqqoslashlariga tegishli bo‘lib, turli apparat yoki transport vositalarida universal o‘qitish vaqti yutug‘i sifatida talqin qilinmasligi kerak.

CARLA asosidagi sinov siklida DTL yuqori samarali dvigatel ish hududidagi nuqtalar sonini 640 ga oshirgan; taqqoslashda DDPG uchun 627 va TD3 uchun 631 nuqta bildirilgan. DTLning energiya sarfi 2,17 kWh, sikl oxiridagi SOC qiymati %73,3 va yechim vaqti 10,36 soniya deb berilgan. WLTC tekshiruvida esa DTL uchun 905 yuqori samarali dvigatel ish nuqtasi, 2,49 kWh energiya sarfi, %72,3 yakuniy SOC va 14,70 soniya yechim vaqti qayd etilgan.

Bu natijalar haqiqiy seriyali ishlab chiqariladigan avtomobilning yo‘l sinovlaridan emas, tadqiqotda yaratilgan DDEV dinamik modeli va CARLA asosidagi haydash sikllari orqali bajarilgan sonli tekshiruvlardan olingan. Shu sababli energiya sarfi, yurish masofasi yoki boshqaruv barqarorligi nuqtai nazaridan haqiqiy avtomobil ishlashiga bevosita aylantirib bo‘lmaydi.

Turkiya nuqtai nazaridan usul; elektr avtobuslar, mustaqil g‘ildirak dvigatelli elektr transport vositalari va dasturiy ta’minot bilan aniqlanadigan kuch uzatish tizimlari ustida ishlaydigan tadqiqot va ishlab chiqish guruhlari uchun energiya boshqaruvini turli haydash ssenariylariga tezroq moslashtirish jihatidan metodik ahamiyatga ega. Biroq tadqiqotda Turkiyaga xos trafik sikllari, yo‘l qiyaliklari, iqlim sharoitlari, mahalliy park ma’lumotlari yoki haqiqiy Turkiya dala sinovi mavjud emas. Shu sababli Turkiyadagi transport platformasiga ko‘chirish uchun tegishli transport vositasining dvigatel samaradorlik xaritalari, batareya xususiyatlari, tormoz tizimi, yo‘l ilashish sharoitlari va haqiqiy haydash ma’lumotlari bilan qayta tekshiruv talab etiladi.

Tadqiqotning asosiy muammosi nima?

Taqsimlangan yuritmali elektr transport vositalarida g‘ildirak dvigatellarini bir-biridan mustaqil boshqarish imkoniyati bir xil umumiy tortish yoki tormozlash talabini old-orqa moment taqsimotining turli variantlari bilan qondirish imkonini beradi. Energiya boshqaruv tizimining vazifasi haydovchi talab qilgan harakatni saqlagan holda dvigatellarni imkon qadar yuqori samaradorlikdagi ish hududlarida ishlatishdir.

Modelga asoslangan optimallashtirish usullari bu muammoni hal qila olsa-da, tadqiqotchilar noma’lum yoki o‘zgaruvchan haydash sharoitlarida model nomuvofiqligi, real vaqt hisoblash yuklamasi va ssenariyga bog‘liqlik kabi muammolarga e’tibor qaratadi. Chuqur mustahkamlovchi o‘rganish esa muhit bilan o‘zaro ta’sir orqali energiya boshqaruv siyosatini o‘rganishi mumkin, biroq klassik yondashuvda haydash ssenariysi o‘zgarganda qayta o‘qitish talab qilinishi mumkin.

Tadqiqot taklif qilgan yechim TD3 algoritmini turli vazifalar orasida bilim uzata oladigan transfer o‘rganish mexanizmi bilan birlashtirish va o‘rganilgan qarorlar transport dinamikasi nuqtai nazaridan bajariladigan bo‘lib qolishi uchun ijro cheklovlarini qo‘shishdir.

Taqsimlangan yuritmali elektr transport vositasi qanday modellashtirilgan?

Transport modeli bo‘ylama transport harakatini, har bir g‘ildirakning aylanish dinamikasini, shina kuchlarini, to‘rtta mustaqil g‘ildirak dvigatelini, litiy-temir-fosfat batareyani va elektro-mexanik tormoz tizimini qamrab oladi.

Transportning bo‘ylama harakatida tortish kuchlari; qiyalik qarshiligi, dumalanish qarshiligi va aerodinamik qarshilik bilan birga hisobga olingan. Bo‘ylama dinamikaning umumiy tuzilishi tadqiqotda quyidagicha berilgan:

\[ \delta m\dot{v}_x = \sum F_{xij} - mg\sin\theta - mgf_r\cos\theta - \frac{1}{2}\rho C_D A v_x^2 \]

Bu yerda \(v_x\) transportning bo‘ylama tezligini, \(F_{xij}\) har bir shinaning bo‘ylama kuchini, \(f_r\) dumalanish qarshiligi koeffitsientini, \(\rho\) havo zichligini, \(C_D\) qarshilik koeffitsientini va \(A\) frontal yuzani ifodalaydi.

Tormozlash va tezlanish vaqtida old va orqa o‘q yuklarining o‘zgarishi ham alohida modellashtirilgan; shinalarning chiziqsiz kuch hosil qilishini ifodalash uchun Magic Formula shina modeli qo‘llangan. Shunday qilib, moment taqsimoti faqat ideal doimiy o‘q yuklari asosida baholanmagan.

Dvigatel va batareya modeli qanday qurilgan?

Har bir g‘ildirak dvigateli mustaqil moment hosil qila oladigan elektr dvigatel sifatida modellashtirilgan. Dvigatel quvvati; dvigatel momenti, dvigatel aylanish tezligi va dvigatel samaradorlik xaritasining funksiyasi sifatida hisoblangan. Tadqiqotda dvigatellarning ham tortish, ham regenerativ ish holatlari hisobga olingan.

Batareya uchun qisqa muddatli energiya sarfiga yo‘naltirilgan litiy-temir-fosfat ekvivalent sxema modeli qo‘llangan. Qarish bilan bog‘liq sig‘im yo‘qotilishi tadqiqot doirasiga kiritilmagan. Batareya quvvati, toki va SOC o‘zgarishi ochiq zanjir kuchlanishi va ichki qarshilik orqali hisoblangan:

\[ P_{bat}(t)=U_{oc}(t)I(t)-R_{int}(t)I^2(t) \]

va SOC:

\[ SOC(t)=SOC(0)-\frac{1}{Q}\int_0^t I(t)\,dt \]

ko‘rinishida ifodalangan.

Elektro-mexanik tormoz tizimi nega modelga qo‘shilgan?

Regenerativ tormozlashda g‘ildirak dvigatellari hosil qila oladigan manfiy moment har doim ham transport talab qilgan umumiy sekinlashuvni qondira olmaydi. Shu sababli tadqiqotda motor tormozlashiga qo‘shimcha ravishda Electro-Mechanical Brake (EMB) tizimi modellashtirilgan.

EMB modeli kaliper siqish kuchi, tormoz ishqalanish koeffitsienti, samarali disk radiusi, uzatish nisbati va vint qadami kabi kattaliklarni mexanik tormoz momenti bilan bog‘laydi. Shunday qilib, energiya boshqaruv algoritmining regenerativ tormozlash qarori mexanik tormoz tizimining hissasi bilan birgalikda baholanadi.

DTL agentining holat va harakat fazosi nima?

Tadqiqotda o‘rganish agentining holat vektori quyidagicha aniqlangan:

\[ State=\{v_{ref},SOC,T_m,v_d,\mu_d\} \]

Bu yerda \(v_{ref}\) etalon transport tezligini, SOC batareya zaryad holatini, \(T_m\) dvigatelga oid moment ma’lumotini, \(v_d\) tezlik buzilishini va \(\mu_d\) yo‘l ilashish koeffitsienti buzilishini ifodalaydi.

Agentning harakati esa old va orqa o‘qlar orasidagi moment taqsimotini belgilovchi:

\[ Action=\{\alpha \mid \alpha\in[0,1]\} \]

ko‘rinishidagi moment taqsimlash koeffitsientidir.

Nega TD3 tanlangan?

DDPG uzluksiz harakat fazolarida qo‘llanishi mumkin bo‘lsa-da, Q qiymatlarini ortiqcha baholash va siyosat yangilanishlarida beqarorlik muammolariga ega bo‘lishi mumkin. Shu sababli tadqiqot TD3ning uchta asosiy xususiyatidan foydalanadi:

• Ikki alohida critic tarmog‘idan olingan Q baholarining kichigidan foydalanish,
• Actor va maqsad tarmoq yangilanishlarini kechiktirish,
• Maqsad harakatiga qirqilgan tasodifiy shovqin qo‘shib maqsad siyosatini yumshatish.

Bu tuzilma moment taqsimoti qarorining bitta critic tarmog‘idagi haddan tashqari optimistik bahoga bog‘liqligini kamaytirishni maqsad qiladi.

Transfer o‘rganish qanday ishlaydi?

Taklif qilingan usulning asosiy yangiligi har bir yangi haydash ssenariysini butunlay tasodifiy parametrlar bilan boshlamasligidir. Avval manba vazifada TD3 siyosati o‘qitiladi. Actor va ikkita critic tarmog‘ining o‘rganilgan parametrlari keyingi maqsad vazifaning boshlang‘ich parametrlari sifatida ishlatiladi.

Maqsad tarmoqda umumiy xususiyatlarni ifodalaydi deb qabul qilingan yashirin qatlamlar muzlatiladi, to‘liq bog‘langan va chiqish qatlamlari esa yangi ssenariyga mos ravishda yangilanadi. Tadqiqotchilar shu tariqa oldingi ssenariyda o‘rganilgan umumiy energiya boshqaruvi bilimini saqlash va faqat yangi vazifaga xos qaror qatlamlarini qayta sozlashni maqsad qiladi.

Ijro cheklovlari nega muhim?

Mustahkamlovchi o‘rganish agenti energiya nuqtai nazaridan yaxshi ko‘ringan moment taqsimotini ishlab chiqishi bu qaror transport dinamikasi nuqtai nazaridan xavfsiz degani emas. Shu sababli tadqiqot ikkita alohida ijro cheklovini qo‘shadi: moment taqsimoti cheklovi va energiyani qayta tiklash cheklovi.

Moment taqsimoti chegaralari transport tormozlash kuchi, old-orqa o‘q yuk uzatilishi va ilashishdan foydalanish koeffitsientlari asosida tuzilib, ECE qoidalarida qo‘llaniladigan tormoz barqarorligi yondashuvi bilan cheklangan. Maqsad old yoki orqa o‘qning noo‘rin bloklanishi oqibatida sirpanish yoki barqarorlik yo‘qolishi xavfini kamaytirishdir.

Regenerativ energiyani qayta tiklash qanday cheklangan?

Tadqiqotda regenerativ tormozlash bilan elektro-mexanik tormoz o‘rtasidagi taqsimot uchun noaniq mantiq usuli qo‘llangan. Tadqiqotchilar transport tezligi va batareya SOCsi juda yuqori yoki juda past bo‘lgan sharoitlarda ortiqcha energiya qayta tiklanishi ishlash va xavfsizlik nuqtai nazaridan salbiy bo‘lishi mumkinligini qayd etib, qayta tiklash koeffitsientini dinamik ravishda cheklaydi.

Manba izchilligi bo‘yicha ogohlantirish: Bo‘lim 3.2.2 izoh matni noaniq tizim kirishlarini bo‘ylama tezlik \(v_x\) va SOC deb belgilagan bo‘lsa-da, Tenglama 22 dagi qoida “IF μ ... and vₓ ...” ko‘rinishida berilgan. Shu sababli ikkinchi kirish o‘zgaruvchisi SOCmi yoki yo‘l ilashish koeffitsienti μmi, manbada to‘liq izchil emas. Ushbu Verianla matnida bu bo‘shliq tashqi ma’lumot bilan to‘ldirilmagan.

CARLA haydash sikli qanday yaratilgan?

Standart haydash sikllari faqat bitta sharoitni ifodalashi yetarli bo‘lmasligi mumkin degan fikr bilan CARLA asosidagi haydash platformasi qo‘llangan. Tadqiqotning 8-rasmi rul va ekranlardan iborat simulyatsiya ish stansiyasini hamda CARLA ichidagi turli virtual muhitlarni ko‘rsatadi.

9-rasmda 1200 soniyalik o‘qitish sikli uchta vazifaga bo‘lingan:

• Task 1: taxminan 0-400 soniya, Urban,
• Task 2: taxminan 400-800 soniya, Town,
• Task 3: taxminan 800-1200 soniya, Highway.

Bu tuzilma turli tezlik darajalari va haydash ssenariylari o‘rtasida ketma-ket siyosat ko‘chirishni sinash uchun ishlatilgan.

O‘qitish nega tezroq yaqinlashgan?

Mustaqil DDPG va TD3 o‘qitishlaridan farqli ravishda DTL ketma-ket vazifalar orasida avval o‘rganilgan tarmoqni ko‘chiradi. 10-rasmda DDPG uchun taxminan 35, TD3 uchun 29 va DTLning birinchi vazifasi uchun 29 o‘rganish qadamida yaqinlashuv ko‘rsatilgan bo‘lsa, transfer qilingan ikkinchi va uchinchi vazifalar atigi 4 va 7 o‘rganish qadamida yangi sharoitga moslashtirilgan.

Tadqiqotchilar buning natijasida DTL talab qiladigan jami o‘qitish vaqtini taqqoslangan ikki algoritmga nisbatan %42,53 va %10,71; o‘qitish tebranishini esa %63,11 va %57,06 kamaytirganini bildiradi.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan xulosalar

• O‘rganilgan TD3 tarmoq parametrlarini yangi haydash vazifalariga ko‘chirish tekshirilgan simulyatsiyada keyingi vazifalarning yaqinlashuvini tezlashtirgan.
• DTL CARLA va WLTC sikllarida DDPG va TD3 ga nisbatan ko‘proq dvigatel ish nuqtalarini yuqori samaradorlik hududida jamlagan.
• DTL uchun tadqiqotda qayd etilgan energiya sarfi CARLA siklida 2,17 kWh va WLTC siklida 2,49 kWh.
• Dinamik moment taqsimoti va energiyani qayta tiklash cheklovlari o‘rganish siyosati bevosita fizik buyruqlarga aylantirilishidan oldin qo‘llanadi.
• Manba-maqsad siyosatini ko‘chirish butunlay mustaqil qayta o‘qitish yondashuviga qaraganda qisqaroq moslashuv ko‘rsatgan.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan xulosalar

• Strategiya seriyali ishlab chiqariladigan avtomobilda haqiqiy yo‘l sinovida tekshirilmagan.
• CARLA simulyatsiya natijalari haqiqiy trafik sharoitidagi energiya sarfi kafolati emas.
• Batareya qarishi modelga kiritilmagani sababli uzoq muddatli sikl umri ustunligi ko‘rsatilmagan.
• Tadqiqot barcha elektr transport arxitekturalarida bir xil energiya tejalishiga erishilishini ko‘rsatmaydi.
• Usulning haqiqiy ECU apparatidagi hisoblash kechikishi, xotira sarfi yoki xavfsizlik sertifikatsiyasi tekshirilmagan.
• Turkiyaga xos trafik, transport va dala ma’lumotlari ishlatilmagan.

Tadqiqotning Usuli va Natijalari

O‘rganish parametrlari

CARLA sikli natijalari

13-rasmdagi energiya ko‘rsatkichi grafikda “kW” deb belgilangan; biroq natijalar matni DTL uchun energiya sarfini aniq 2,17 kWh deb beradi. DDPG va TD3 uchun grafik birligi shu sababli bu yerda jimgina kWh ga aylantirilmagan.

Dvigatel ish nuqtalari grafiklarida DDPG past samaradorlik hududlarida ko‘proq nuqta qoldirgani, TD3 va DTL esa ayniqsa orqa g‘ildirak dvigatellaridan ko‘proq foydalangani ko‘rinadi. Tadqiqotchilar DTL ssenariyga qarab tarmoq parametrlarini yangilashi tufayli yuqori samaradorlik hududlaridan ko‘proq foydalana olganini izohlaydi.

WLTC tekshiruvi

Umumlashtirish qobiliyatini baholash uchun o‘qitish siklidan farqli ravishda WLTC ishlatilgan. 16-rasmdagi ishlash ko‘rsatkichlari yuqori samarali dvigatel ish nuqtalari sonini DDPG uchun 880, TD3 uchun 892 va DTL uchun 905 deb ko‘rsatadi.

16-rasmda yakuniy SOC qiymatlari vizual ravishda DDPG uchun %71,7, TD3 uchun %72,1 va DTL uchun %72,3. Xuddi shu grafikda yechim vaqtlari mos ravishda 15,88 s, 15,19 s va 14,70 s deb ko‘rsatilgan.

Energiya ko‘rsatkichlari grafikda DDPG uchun taxminan 2,60, TD3 uchun 2,55 va DTL uchun 2,49 ko‘rsatilgan bo‘lsa-da, grafik birligi “kW” ko‘rinishida. Izoh matni faqat DTLning umumiy sikl energiya sarfini aniq 2,49 kWh deb ifodalaydi. Shu sababli boshqa qiymatlarning birligi manbada jimgina tuzatilmagan.

WLTC natijalaridagi SOC nomuvofiqligi

WLTC natijalari matnidagi bir jumlada “battery SOC under DTL drops to 71.7%” iborasi bor. Shu paragraf davomida DTLning yakuniy SOCsi %72,3 ekani yozilgan. 16-rasm esa %71,7 qiymatini DDPG, %72,1 qiymatini TD3 va %72,3 qiymatini DTL sifatida aniq belgilaydi.

Shu sababli ushbu Verianla izohida 16-rasmning ko‘rinadigan tasnifi alohida ko‘rsatilgan, biroq manba matnidagi dastlabki “DTL %71,7” iborasi yo‘qdek ko‘rsatilmagan. Manbaning o‘zida belgilash xatosi bo‘lish ehtimoli yuqori.

24-tenglamadagi manba xatosi

Tadqiqotda DTL agenti chiqishini old va orqa g‘ildirak tortish/tormoz momentlariga aylantirishni belgilovchi 24-tenglamada ikki alohida qatorda chap tomonda Tbfj ishlatilgan. Ikkinchi qator orqa o‘q tormoz momentini ifodalashi kutilishi mumkin bo‘lsa-da, manba uni boshqa belgi bilan bermaydi. Bundan tashqari, ikkinchi ifodada ayriladigan dvigatel momenti ham Tdfj sifatida takrorlanadi.

Shu sababli formula bu yerda tuzatilgan tenglama sifatida qayta berilmagan. Real vaqt boshqaruv ilovasiga ko‘chirishdan oldin original muallif formulasini tekshirish zarur.

Tadqiqotning metodik kuchli jihatlari

• Transport, shina, dvigatel, batareya va elektro-mexanik tormoz quyi modellarini bir xil energiya boshqaruv doirasida baholash.
• TD3ning ikki critic, kechiktirilgan yangilash va maqsad siyosatini yumshatish mexanizmlarini transfer o‘rganish bilan birlashtirish.
• Manba siyosatdagi parametrlarni yangi haydash vazifalariga ko‘chirish.
• Moment taqsimoti va regenerativ tormozlash uchun ijro cheklovlarini alohida modellashtirish.
• Shahar, shaharcha va avtomagistral xususiyatlarini o‘z ichiga olgan ko‘p ssenariyli o‘qitish siklidan foydalanish.
• O‘qitish siklidan farqli WLTC sharoitida qo‘shimcha tekshiruv o‘tkazish.

Asosiy cheklovlar

Tadqiqot natijalari simulyatsiya va modelga asoslangan. Fizik DDEVda yo‘l sinovi, hardware-in-the-loop yoki haqiqiy ECUda o‘rnatilgan ilova tekshiruvi taqdim etilmagan. Shu sababli qayd etilgan yechim vaqtlari haqiqiy avtomobil boshqaruv blokining hisoblash kechikishiga teng emas.

Batareya qarishi tadqiqot doirasiga kiritilmagan. Shu sababli regenerativ tormoz strategiyasining batareya sikl umri, harorati yoki uzoq muddatli sig‘im yo‘qolishiga ta’siri aniqlanmagan.

Mualliflar xulosa bo‘limida o‘qitish murakkabligini kamaytirish maqsadida cheklangan miqdordagi sharoit xususiyatlari va soddalashtirilgan tarmoq tuzilmasidan foydalanganlarini ochiq bildiradi. Shu sababli kengroq muhit o‘zgaruvchilarini qo‘shish usulning ishlashi va o‘qitish talabini o‘zgartirishi mumkin.

Bundan tashqari, manbada regenerativ tormoz noaniq tizimining kirish o‘zgaruvchilari va 24-tenglamadagi moment belgilarida formal nomuvofiqliklar mavjud. Bular usul haqiqiy avtomobil boshqaruv kodiga ko‘chirilishidan oldin tekshirilishi kerak bo‘lgan texnik tafsilotlardir.

Manba va Usul Qaydi

To‘liq original ish nomi: Deep Transfer Learning Based Energy Management Strategy for Distributed Drive Electric Vehicles Considering Execution Constraints

Mualliflar va tartibi: Zexuan Han; Jiageng Ruan; Tianche Hou; Zhaowen Liang; Kai Liu.

Mualliflarning afiliatsiyalari: Zexuan Han, Jiageng Ruan va Tianche Hou — Faculty of Mechanical and Energy Engineering, Beijing University of Technology, Beijing 100020, China. Zhaowen Liang va Kai Liu — Foton AUV New Energy Bus Co., Ltd., Beijing 102200, China.

Teng hissa/teng birinchi mualliflik: Yuklangan versiyada bildirilmagan.

Mas’ul muallif: Yuklangan versiyada mas’ul muallif belgisi yoki ochiq mas’ul muallif bayonoti yo‘q.

Mas’ul muallif e-pochtasi: Yuklangan versiyada berilmagan.

Manba turi: Taqsimlangan yuritmali elektr transport vositalari energiya boshqaruvi bo‘yicha sonli/modelga asoslangan tadqiqot preprinti.

Platforma: SSRN.

SSRN ro‘yxat raqami: 6934158.

DOI: 10.2139/ssrn.6934158.

Rasmiy preprint havolasi:SSRN 6934158

Taqriz holati: Ko‘rib chiqilgan versiya taqrizdan o‘tmagan preprintdir.

Nashr sanasi: Yuklangan versiyada aniq nashr sanasi yo‘q. Bibliografik indeks tekshiruvida 14 Iyun 2026 sanasi ko‘rinadi; bevosita SSRN sahifasi ushbu sessiyada tasdiqlanmaganligi sababli bu sana ikkilamchi indeks ma’lumoti sifatida baholanishi kerak.

Taqrizli jurnal versiyasi: Bibliografik tekshiruvda ayni nom bilan tasdiqlangan alohida taqrizli jurnal nashri aniqlanmagan. Shu sababli jurnal nomi, taqrizli nashr DOI-si yoki nashriyot qaydi uydirilmagan.

Usul: TD3 asosidagi chuqur mustahkamlovchi o‘rganish; tarmoq parametrlarini ko‘chirish va qatlamlarni nozik sozlash orqali transfer o‘rganish; DDEV bo‘ylama dinamika modeli; Magic Formula shina modeli; g‘ildirak ichki dvigatel modeli; litiy-temir-fosfat ekvivalent batareya modeli; elektro-mexanik tormoz modeli; moment taqsimoti cheklovlari va noaniq mantiqqa asoslangan regenerativ energiyani qayta tiklash.

O‘qitish va sinov muhiti: CARLA asosidagi ko‘p ssenariyli haydash platformasi va qo‘shimcha WLTC tekshiruv sikli.

Ma’lumot xususiyati: Tadqiqotda haydash platformasidan to‘plangan simulyatsiya/operatsion ma’lumotlar asosida Urban, Town va Highway vazifalarini o‘z ichiga olgan o‘qitish sikli yaratilgan. Haqiqiy umumiy yo‘lda to‘plangan park ma’lumoti ekani ko‘rsatilmagan.

Moliyalashtirish: Yuklangan versiyada alohida moliyalashtirish bayonoti yo‘q.

Manfaatlar to‘qnashuvi: Yuklangan versiyada alohida manfaatlar to‘qnashuvi bayonoti yo‘q.

Ma’lumotlar mavjudligi: Alohida ma’lumotlar mavjudligi bayonoti yo‘q.

CRediT/muallif hissalari: Yuklangan versiyada batafsil CRediT hissa bayonoti yo‘q.

Litsenziya: Yuklangan versiyada ochiq Creative Commons yoki unga teng qayta foydalanish litsenziyasi aniqlanmagan. Shu sababli original rasmlar ushbu maqolada aynan qayta nashr etilmagan.

Manba ichidagi nomuvofiqlik 1: WLTC izoh matni DTL uchun ham %71,7, ham %72,3 yakuniy SOC qiymatini beradi. 16-rasm yorliqlari DDPG %71,7, TD3 %72,1 va DTL %72,3 ko‘rinishida.

Manba ichidagi nomuvofiqlik 2: Energiyani qayta tiklash cheklovi bo‘limi izohi noaniq tizim kirishlarini tezlik va SOC deb ko‘rsatsa, 22-tenglama μ va tezlik o‘zgaruvchilaridan foydalanadi.

Manba ichidagi nomuvofiqlik 3: 24-tenglamada orqa o‘q tormoz momentini ifodalashi kutiladigan ikkinchi ifodada old o‘q belgilaridan yana foydalanilgan. Tenglama tashqi ma’lumot bilan tuzatilmagan.

Manba ichidagi birlik nomuvofiqligi: 13-rasm va 16-rasmdagi energiya sarfi grafiklarida “kW” yorlig‘i bo‘lsa, izoh matnlari DTL uchun mos ravishda 2,17 kWh va 2,49 kWh ni ishlatadi.

Ilmiy chegara: Tadqiqot simulyatsiya va sonli transport modeli tekshiruviga asoslangan. Seriyali ishlab chiqariladigan avtomobil, haqiqiy yo‘l, hardware-in-the-loop, haqiqiy ECU yoki uzoq muddatli batareya qarishi tekshiruvi taqdim etilmagan.

Ilmiy mazmun tamoyili: Ushbu Verianla izohidagi usul, sonli natijalar va cheklovlar ko‘rib chiqilgan ishga asoslanadi. Tashqi manbalar faqat bibliografik DOI va indeksni tekshirish uchun ishlatilgan, asosiy ilmiy bayonga boshqa tadqiqotlardan yangi natijalar qo‘shilmagan.