Giới thiệu dự án

Sự dịch chuyển từ phương tiện sử dụng động cơ đốt trong (ICE) sang xe thuần điện (BEV - Battery Electric Vehicle) đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu nhằm giải quyết bài toán phát thải khí nhà kính ($CO_2$) và khủng hoảng nhiên liệu hóa thạch. Theo thống kê từ Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), thị trường xe điện toàn cầu duy trì mức tăng trưởng trên 25% mỗi năm. Tại Việt Nam, xu hướng nghiên cứu và làm chủ công nghệ thiết kế, tối ưu hóa hệ thống truyền động điện (e-Powertrain) đang trở thành yêu cầu cấp thiết của ngành công nghệ kỹ thuật ô tô.

Tuy nhiên, quá trình nghiên cứu và thử nghiệm thực nghiệm trên xe điện vật lý đòi hỏi chi phí đầu tư bệ thử (Dynamometer test bench) rất lớn, tiềm ẩn rủi ro hỏng hóc pin/động cơ và tốn kém thời gian kiểm định. Vấn đề đặt ra là phải xây dựng một mô hình toán học và môi trường đồng mô phỏng (Co-simulation) có độ chính xác cao để mô phỏng chính xác động học, động lực học và các đặc tính tiêu hao năng lượng của xe điện trước khi đưa vào chế tạo thử nghiệm.

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                             KIẾN TRÚC ĐỒNG MÔ PHỎNG                           |
|                                                                               |
|  [Chu trình FTP-75 / WLTP]                                                    |
|           |                                                                   |
|           v                                                                   |
|  +-------------------+  Lệnh Torque / Brake  +-----------------------------+  |
|  |  MATLAB/Simulink  | --------------------> |           CarSim            |  |
|  |  - BMS (SOC / EKF)|                       | - Khung gầm & Khối lượng    |  |
|  |  - Controller PCM |                       | - Động lực học 3D (Susp/Tire|  |
|  |  - Motor & Battery| <-------------------- | - Phản lực bánh xe & Tốc độ |  |
|  +-------------------+   Vận tốc & Phản lực  +-----------------------------+  |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

  1. Xác định và đo đạc thực nghiệm các thông số hình học, phân bố tải trọng và tọa độ trọng tâm ($CoG$) của xe điện Renault Twizy ($L = 1.686\text{ m}$, $W_G = 404\text{ kg}$).
  2. Xây dựng mô hình hóa hệ thống truyền động điện, hệ thống lưu trữ năng lượng (ESS) và hệ thống quản lý năng lượng (PCM) trên nền tảng MATLAB/Simulink R2022b (Powertrain Blockset).
  3. Thiết lập thông số động lực học khung gầm, hệ thống treo Pseudo MacPherson, hệ thống phanh và lốp xe trên phần mềm chuyên dụng CarSim 2020.0.
  4. Thiết lập liên kết đồng mô phỏng thời gian thực giữa MATLAB/Simulink và CarSim để đánh giá đáp ứng mô-men xoắn, vận tốc và trạng thái sạc pin ($SOC$) trên các chu trình thử nghiệm tiêu chuẩn FTP-75 và WLTP Class 3.
  5. Đánh giá sai số giữa mô hình mô phỏng và thông số kỹ thuật công bố của nhà sản xuất (Renault SA).

Phạm vi và giới hạn đề tài: Tập trung mô phỏng động lực học dọc và các hệ thống cốt lõi (Pin Li-Ion, Động cơ cảm ứng xoay chiều 3 pha Letrika Iskra AMV7118, Bộ điều khiển Sevcon Gen4, Hộp giảm tốc Comex 9.23:1) trên dòng xe vi đô thị Renault Twizy 80 (L7e), chưa đi sâu vào phân tích trường nhiệt độ chi tiết của cell pin trong điều kiện khắc nghiệt.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trong kỹ thuật phát triển hệ thống điều khiển ô tô (Model-Based Design - MBD), các phương pháp nghiên cứu hệ thống truyền động điện hiện nay phân hóa rõ rệt:

Phương pháp nghiên cứu Ưu điểm Nhược điểm Chi phí & Thời gian
Thử nghiệm vật lý trực tiếp (Chassis Dynamometer) Đo lường chính xác các thông số thực tế, phản ánh đúng đáp ứng môi trường. Rủi ro hỏng hóc cao; khó can thiệp sâu vào thuật toán điều khiển gốc; chi phí trang thiết bị lớn. Rất cao / Tốn hàng tháng
Mô phỏng đơn lẻ 1D (Chỉ dùng MATLAB/Simulink) Xây dựng thuật toán điều khiển, ước lượng $SOC$, mô hình hóa động cơ nhanh chóng. Bỏ qua động lực học đa vật thể 3D, không xét chính xác động học hệ thống treo, góc nghiêng thùng xe và tương tác lốp - mặt đường phức tạp. Thấp / Nhanh
Đồng mô phỏng (Simulink + CarSim Co-simulation) Kết hợp ưu thế mô phỏng thuật toán điều khiển điện phức tạp và động lực học xe 3D độ chính xác cao. Đòi hỏi cấu hình liên kết tín hiệu đồng bộ và đo đạc thông số đầu vào chính xác. Tối ưu / Nhanh và linh hoạt

Ưu tiên yêu cầu kỹ thuật theo thang MoSCoW:

  • Must-have: Mô hình động cơ xoay chiều 3 pha $13\text{ kW}$, pin $58\text{ V} - 6.1\text{ kWh}$, bộ vi sai Open Differential, hệ thống điều khiển người lái dọc (Longitudinal Driver Predictive MacAdam).
  • Should-have: Tích hợp bộ quan sát Extended Kalman Filter (EKF) để ước tính dung lượng $SOC$, thiết lập mô hình lốp phi tuyến trên CarSim.
  • Could-have: Render hoạt cảnh đồ họa 3D Animator trên CarSim tương thích với hình dạng CAD của Renault Twizy.
  • Won't-have: Mô phỏng biến dạng cấu trúc khung vỏ khi xảy ra va chạm (Crash test).

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc hệ sinh thái mô phỏng bao gồm hai phân hệ chính tương tác qua cổng giao tiếp Bus S-Function:

+---------------------------------------------------------------------------------------+
|                                    HỆ THỐNG SIMULINK                                  |
|                                                                                       |
|  +------------------------+      +---------------------+      +--------------------+  |
|  | Drive Cycle (FTP-75)   | ---> | Longitudinal Driver | ---> | Powertrain Control |  |
|  +------------------------+      +---------------------+      +--------------------+  |
|                                                                          |            |
|                                                                          v            |
|  +------------------------+      +---------------------+      +--------------------+  |
|  | Battery Pack (Li-Ion)  | <--> | Inverter/Motor Map  | <--- | Torque Split Logic |  |
|  +------------------------+      +---------------------+      +--------------------+  |
+---------------------------------------------------------------------------------------+
                                           |  ^
                 Mô-men trục chủ động /    |  |  Vận tốc bánh xe / Tải trọng pháp tuyến
                 Lực phanh yêu cầu         v  |  (Axle Speed / Normal Load Fz)
+---------------------------------------------------------------------------------------+
|                                     HỆ THỐNG CARSIM                                   |
|                                                                                       |
|  - Khối lượng được treo (Rigid Sprung Mass): 404 kg                                   |
|  - Khí động lực học (Aerodynamics): Cd = 0.64, Af = 1.38 m2                           |
|  - Hệ thống treo: Pseudo MacPherson (Độ cứng lò xo K = 28 N/mm, Giảm chấn C = 1.8 Ns/mm) |
|  - Mô hình lốp: 125/80 R13 (Trước), 145/80 R13 (Sau) - Magic Formula                   |
+---------------------------------------------------------------------------------------+

Thông số kỹ thuật của Technology Stack:

  • Nền tảng toán học & điều khiển: MATLAB & Simulink Version R2022b (Powertrain Blockset, Simscape Electrical).
  • Phần mềm động lực học đa vật thể: CarSim Version 2020.0 tích hợp bộ giải Simulink Interface.
  • Bộ điều khiển trung tâm (PCM): Thuật toán tối ưu hóa phân chia mô-men xoắn, giới hạn công suất theo trạng thái nhiệt độ và điện áp danh định.
  • Hệ thống pin (BMS): Mô hình Datasheet Battery $58\text{ V}$, $6.1\text{ kWh}$ cấu hình $2S3P$ cho mỗi module ($7$ modules tổng cộng $14$ pack nối tiếp).

Phương pháp nghiên cứu và Thực nghiệm đo đạc

Phương pháp đo đạc thực nghiệm xác định trọng tâm xe ($CoG$) được thực hiện trực tiếp trên xe thật tại xưởng thực hành ô tô:

       Xe đặt trên mặt phẳng                         Xe nâng cầu sau cao h = 600mm
     +-----------------------+                    +-----------------------+
     |                       |                    |                       |
   [FF]                     [FR]                [FF2]                    [Con đội]
  |<---------- L ----------->|                  |<---------- L ----------->|

  1. Xác định tọa độ dọc trọng tâm ($L_1$): Cân khối lượng trên 4 đĩa cân độc lập ở trạng thái bằng phẳng. $$\text{Công thức: } L_1 = \frac{F_R \cdot L}{W_G}$$ Trong đó: $W_G = 404\text{ kg}$, Chiều dài cơ sở $L = 1686\text{ mm}$, Khối lượng cầu sau $F_R = 226.5\text{ kg} \rightarrow L_1 = 944.51\text{ mm}$.

  2. Xác định chiều cao trọng tâm ($h_{CG}$): Nâng cầu sau xe lên độ cao $h = 600\text{ mm}$ (tạo góc nghiêng $\theta = 8.81^\circ$), đo lực đè lên cầu trước $F_{F2} = 192\text{ kg}$. $$\text{Công thức: } h_{CG} = R_F + \frac{(F_{F2} - F_F) \cdot L_1 \cdot L_2}{W_G \cdot L \cdot \tan(\theta)}$$ Kết quả tính toán: Chiều cao trọng tâm đạt $h_{CG} \approx 420\text{ mm}$, đảm bảo tính ổn định chống lật xuất sắc cho dòng Microcar.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình mô hình hóa toán học các cụm chi tiết trong hệ thống truyền lực được cấu hình chi tiết qua hệ phương trình vi phân:

1. Mô hình trục dẫn động đàn hồi (Driveshaft Compliance):

Mô-men xoắn truyền qua bán trục từ vi sai đến bánh xe được mô tả theo mô hình giảm chấn xoắn:

% Thuật toán tính toán mô-men xoắn trên trục truyền động
% Input: Tốc độ góc động cơ w_R, tốc độ góc bánh xe w_C, độ cứng k, giảm xóc b
function [T_R, T_C] = Driveshaft_Dynamics(w_R, w_C, k, b, theta_init)
    persistent theta;
    if isempty(theta)
        theta = theta_init;
    end
    
    delta_w = w_R - w_C;
    theta_dot = delta_w;
    theta = theta + theta_dot * 0.001; % Tích phân Euler dt = 1ms
    
    % Mô-men xoắn phản lực và mô-men xoắn truyền
    T_R = - (delta_w * b) - (theta * k);
    T_C =   (delta_w * b) + (theta * k);
end

2. Thuật toán ước tính trạng thái sạc pin (BMS State of Charge):

Hệ thống quản lý pin sử dụng kết hợp phương pháp đếm Coulomb (Coulomb Counting) tích hợp bộ hiệu chỉnh Kalman:

$$SOC(t) = SOC(t_0) - \frac{1}{Q_n} \int_{t_0}^t \eta \cdot I(\tau) , d\tau$$

Trong đó: $Q_n = 105\text{ Ah}$ (Dung lượng định mức danh định), $\eta$ là hiệu suất nạp/xả ($98.5%$), $I(\tau)$ là dòng điện nạp/xả qua bộ cảm biến Shunt resistor đo dòng lên tới $360\text{ A}$.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                     BẢNG THÔNG SỐ CẤU HÌNH TRÊN SIMULINK                    |
+------------------------------+---------------------------+------------------+
| Thành phần                   | Thông số vật lý           | Giá trị cài đặt  |
+------------------------------+---------------------------+------------------+
| Động cơ (Mapped Motor)       | Công suất cực đại / Liên tục| 13 kW / 8 kW     |
|                              | Mô-men xoắn cực đại       | 57 Nm (0-2100 rpm)|
|                              | Tốc độ quay tối đa        | 5800 rpm         |
+------------------------------+---------------------------+------------------+
| Ắc quy kéo (Li-Ion Battery)  | Điện áp danh định         | 58 V             |
|                              | Năng lượng hữu dụng       | 6.1 kWh          |
|                              | Dòng xả liên tục / Tức thời| 160 A / 360 A    |
+------------------------------+---------------------------+------------------+
| Bộ giảm tốc (Comex Reducer)  | Tỷ số truyền đơn cấp (i)  | 9.23 : 1         |
|                              | Hiệu suất truyền động     | 96.5%            |
+------------------------------+---------------------------+------------------+

Testing và validation

Mô hình đồng mô phỏng được kiểm thử trên hai chu trình chuẩn:

  1. Chu trình FTP-75 (Thành phố): Tổng thời gian $2474\text{ s}$, quãng đường $17.77\text{ km}$, vận tốc cực đại $91.2\text{ km/h}$, vận tốc trung bình $34.1\text{ km/h}$.
  2. Chu trình WLTP Class 3 (Đô thị & Ngoại ô): Thời gian $1800\text{ s}$, bao gồm các giai đoạn Low, Medium, High và Extra-High speed.
       ĐÁP ỨNG THEO DÕI VẬN TỐC TRÊN CHU TRÌNH FTP-75
Vận tốc (km/h)
 80 |                   /\             /\
 60 |     /\           /  \      /\   /  \
 40 |    /  \   /\    /    \    /  \ /    \      -- V_ref (Tham chiếu)
 20 |   /    \_/  \__/      \__/    V      \     -- V_act (Thực tế mô phỏng)
  0 +-----------------------------------------> Thời gian (s)
    0        500       1000      1500     2000
    [ Khớp bám quỹ đạo vận tốc với sai số RMS < 0.85 km/h ]

Kết quả đạt được

Các biểu đồ trích xuất từ Scope mô phỏng đồng bộ cho thấy độ tương thích cơ điện tử vượt trội:

  • Khả năng bám quỹ đạo vận tốc: Vận tốc thực tế của xe ($V_{act}$) theo sát vận tốc tham chiếu ($V_{ref}$) trên toàn dải tốc độ, độ lệch lớn nhất chỉ xuất hiện tại các điểm gia tốc đột ngột ($\Delta V_{max} \le 1.4\text{ km/h}$).
  • Đặc tính dòng điện và điện áp pin: Trong giai đoạn tăng tốc mạnh mẽ nhất, dòng xả cực đại đạt $245\text{ A}$ (nằm trong giới hạn cho phép $360\text{ A}$ của Sevcon Gen4), điện áp sụt giảm danh định từ $57.8\text{ V}$ xuống $51.2\text{ V}$.
  • Tái tạo năng lượng phanh (Regenerative Braking): Khi xe giảm tốc trên chu trình, động cơ chuyển sang chế độ máy phát nạp ngược dòng $I_{regen} \approx -38\text{ A}$ về pin, giúp tối ưu hóa $4.2%$ năng lượng tiêu thụ tổng thể.
  • Tiêu thụ năng lượng: Mức tiêu thụ đo được trên mô phỏng là $6.38\text{ kWh}/100\text{ km}$, hoàn toàn tương thích với mức công bố từ hãng Renault ($6.3 - 6.8\text{ kWh}/100\text{ km}$).

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những đóng góp khoa học và ứng dụng thực tiễn mang tính hệ thống:

                       CÁC ĐÓNG GÓP KỸ THUẬT NỔI BẬT
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 1. KHUNG ĐỒNG MÔ PHỎNG HOÀN CHỈNH (Simulink + CarSim):                      |
|    Giải quyết khoảng cách giữa mô hình hóa năng lượng 1D và động học 3D.     |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 2. THAM SỐ HÓA CHÍNH XÁC XE RENAULT TWIZY:                                  |
|    Dữ liệu CoG thực nghiệm, bảng tổn hao ma sát bánh răng Comex 9.23:1.    |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 3. BẢO TOÀN NĂNG LƯỢNG & TỐI ƯU THUẬT TOÁN ĐIỀU KHIỂN:                      |
|    Tích hợp bộ điều khiển Longitudinal Driver Predictive MacAdam kiểm soát  |
|    chân ga/phanh mượt mà, giảm sốc giật dòng xả pin xuống 18.5%.             |
+-----------------------------------------------------------------------------+

So sánh kỹ thuật với các giải pháp truyền thống:

Tiêu chí kỹ thuật Mô hình lý thuyết 1D thuần túy Thử nghiệm thực tế bệ thử Giải pháp Đồng mô phỏng đề xuất
Độ chính xác động lực học Trung bình (Bỏ qua trượt ngang, nghiêng thân xe) Rất cao Cao ($\approx 95.8%$ so với xe thực)
Khả năng can thiệp thuật toán Rất cao Bị khóa bởi ECU hãng Toàn quyền kiểm soát (Full Access)
Thời gian thiết lập kịch bản 2 - 3 giờ 3 - 5 ngày Dưới 15 phút
Chi phí triển khai kiểm thử Thấp Rất cao Tối ưu hóa chi phí phần cứng

Ứng dụng thực tế và triển khai

  1. Ứng dụng kiểm thử vòng lặp phần cứng (HIL - Hardware-in-the-Loop): Mô hình mô phỏng được biên dịch mã C/C++ tự động thông qua Simulink Coder để nhúng trực tiếp vào các hệ thống máy tính thời gian thực (như dSPACE, NI PXI), cho phép kiểm thử hộp điều khiển Sevcon Gen4 thật mà không cần kết nối động cơ thật.

  2. Hỗ trợ tối ưu hóa gói pin thay thế: Cho phép các kỹ sư R&D thay đổi cấu hình cell pin (ví dụ nâng cấp từ LiMn sang $LiFePO_4$ hoặc $NMC$) và dự đoán trước tầm hoạt động của xe (Range Estimation) trên phần mềm trước khi gia công vỏ pack pin vật lý.

Lộ trình ứng dụng:
[Đo đạc & Mô hình hóa] ---> [Đồng mô phỏng Offline] ---> [Kiểm thử HIL ECU] ---> [Triển khai xe mẫu]
      (Đã hoàn thành)             (Đã hoàn thành)             (Giai đoạn tiếp)        (Thương mại hóa)

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Mô hình nhiệt của hệ thống pin và biến tần chưa được ghép nối đa trường vật lý (chưa tích hợp CFD giải nhiệt khối pin).
  • Đặc tính bám của lốp xe trên CarSim vẫn sử dụng dữ liệu tham chiếu lốp đô thị tương đương, chưa có bệ đo ma sát lốp chuyên dụng ngoài mặt đường trơn trượt.

Hướng phát triển đề tài

  • Tích hợp thêm hệ thống lái trợ lực điện tử (EPS) và thuật toán tự hành cảnh báo chệch làn đường (LDW - Lane Departure Warning) trực tiếp trên nền tảng CarSim.
  • Nâng cấp bộ điều khiển trung tâm sử dụng mạng nơ-ron tích hợp bộ điều khiển dự báo mô hình (Nonlinear MPC) nhằm tối ưu hóa năng lượng tái sinh khi phanh gấp.

Đối tượng hưởng lợi

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                             MA TRẬN HƯỞNG LỢI                                 |
+--------------------+----------------------------------------------------------+
| Nhóm đối tượng     | Giá trị thực tế mang lại                                 |
+--------------------+----------------------------------------------------------+
| **Sinh viên Ô tô** | Bộ tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp mô hình   |
|                    | hóa MBD, làm chủ công cụ MATLAB/Simulink và CarSim.      |
+--------------------+----------------------------------------------------------+
| **Kỹ sư R&D OEM**  | Bộ thông số đo đạc thực tế của xe Renault Twizy phục vụ  |
|                    | nghiên cứu phát triển các dòng xe điện Microcar đô thị.  |
+--------------------+----------------------------------------------------------+
| **Nhà nghiên cứu** | Cơ sở học thuật mở rộng về thuật toán ước lượng SOC,     |
|                    | cấu trúc điều khiển phân tầng năng lượng xe thuần điện.  |
+--------------------+----------------------------------------------------------+

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu cấu hình phần cứng và phần mềm tối thiểu để chạy mô hình đồng mô phỏng?

Hệ thống yêu cầu máy tính chạy Windows 10/11 64-bit, CPU tối thiểu 4 nhân (khuyến nghị Intel Core i7 hoặc AMD Ryzen 7), 16GB RAM, card đồ họa rời hỗ trợ OpenGL (để render CarSim 3D Animator mượt mà), cài đặt song song MATLAB R2020b trở lên (kèm Powertrain Blockset, Stateflow) và CarSim 2019.0 trở lên.

2. Làm thế nào để giải quyết vấn đề trễ tín hiệu khi truyền dữ liệu giữa Simulink và CarSim?

Sử dụng bước giải tích phân cố định (Fixed-step solver) với thuật toán ode4 (Runge-Kutta) hoặc ode3 (Bogacki-Shampine) với kích thước bước thời gian $\Delta t = 0.001\text{ s}$ ($1\text{ ms}$) trên cả hai phần mềm để đảm bảo đồng bộ xung nhịp và không làm mất gói tin tín hiệu.

3. Tại sao xe Renault Twizy sử dụng hộp số giảm tốc đơn cấp thay vì hộp số nhiều cấp?

Đặc tính của động cơ điện cảm ứng Iskra AMV7118 cung cấp mô-men xoắn cực đại ($57\text{ Nm}$) ngay từ dải vận tốc $0\text{ rpm}$ đến $2100\text{ rpm}$ và dải tốc độ quay rộng đến $5800\text{ rpm}$. Hộp giảm tốc đơn cấp Comex $9.23:1$ vừa tối ưu hóa kết cấu cơ khí, giảm tự trọng xe, vừa đảm bảo khả năng leo dốc và tốc độ tối đa $80\text{ km/h}$.

4. Thuật toán Longitudinal Driver Predictive điều khiển xe bám theo chu trình như thế nào?

Khối sử dụng mô hình người lái MacAdam với cơ chế nhìn trước (Look-ahead time $T^* \approx 0.5 - 1.2\text{ s}$). Thuật toán liên tục tính toán sai số giữa vận tốc mục tiêu trong tương lai gần và vận tốc thực tế của xe để điều biến góc mở bàn đạp ga (Accel Command $[0; 1]$) hoặc áp suất dầu phanh (Decel Command $[0; 1]$).

5. Dữ liệu đo đạc thực nghiệm trọng tâm xe có sai số bao nhiêu so với lý thuyết?

Sai số đo đạc thực nghiệm vị trí trọng tâm dọc $L_1$ và chiều cao $h_{CG}$ dao động dưới $2.8%$, nguyên nhân chủ yếu do biến dạng đàn hồi cục bộ của lốp xe khi kích nâng cầu sau $600\text{ mm}$. Sai số này hoàn toàn nằm trong giới hạn cho phép của các tiêu chuẩn kiểm định động lực học ô tô SAE J1574.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Mô hình hóa và mô phỏng một số hệ thống trên xe điện Renault Twizy bằng MATLAB/Simulink và CarSim" đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu đề ra:

  • Thiết lập thành công mô hình toán học chi tiết hệ thống truyền động điện của xe Renault Twizy trên nền tảng MATLAB/Simulink R2022b.
  • Xây dựng mô hình động lực học đa vật thể 3D chính xác trên CarSim 2020.0 dựa trên thông số hình học và đo đạc trọng tâm thực tế.
  • Thiết lập liên kết đồng mô phỏng hai chiều mượt mà, kiểm chứng tính năng động lực học và hiệu quả tiêu hao năng lượng qua hai chu trình thử nghiệm tiêu chuẩn FTP-75 và WLTP Class 3 với độ chính xác cao so với dữ liệu thực nghiệm.

Công trình không chỉ củng cố nền tảng phương pháp luận thiết kế dựa trên mô hình (MBD) cho sinh viên ngành Công nghệ Kỹ thuật Ô tô mà còn là tài liệu tham khảo giá trị cho các kỹ sư, nhà nghiên cứu trong việc làm chủ công nghệ phát triển xe điện tại Việt Nam. Quý độc giả và các bạn sinh viên quan tâm có thể khai thác mô hình này làm tiền đề phát triển các thuật toán điều khiển thông minh, tích hợp hệ thống hỗ trợ lái nâng cao (ADAS) trên các dòng xe điện tương lai.