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國立臺灣大學 機械工程學研究所 陽毅平所指導 林彥廷的 強健補償演算法於輪胎力估測器及電動車之整合應用 （2019），提出audi e tron續航力關鍵因素是什麼，來自於電動車、輪胎力估測器、強韌補償器、Magic Formula、防鎖死煞車系統、直接偏擺力矩控制、遞迴型卡爾曼濾波器、滑模控制。
而第二篇論文國立臺灣大學 機械工程學研究所 陽毅平所指導 曾奕翔的 多動力馬達電動車電量平衡力矩分配策略 （2018），提出因為有 粒子群最佳化法、電量平衡、力矩分配、多動力電動車、節能行駛的重點而找出了 audi e tron續航力的解答。
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強健補償演算法於輪胎力估測器及電動車之整合應用
為了解決audi e tron續航力 的問題，作者林彥廷 這樣論述：
本研究將一種強健補償演算法應用於輪胎力估測器中，並將其估測結果應用於車身穩定系統中。其演算法內容為整合遞迴型神經網路的卡爾曼濾波器，其目的在於增加估測器的強健性及降低對參數的靈敏度，以及在實車試驗時減少雜訊的干擾，同時增加車身穩定控制應用之強健性。在輪胎縱向力估測方面，以輪胎剛體的單輪受力圖作為基礎，使用滑模估測器來做輪胎縱向力的估算。此估測器在行車過程中將提供估測值給整合車身穩定控制做判定依據；在側向力估測方面，以Magic Formula的輪胎模型，並以Hybrid Levenberg–Marquardt method and quasi Newton(LMQN)的一套非線性最小二乘方演
算法來做輪胎側向力的估算；而在正向力估測方面，使用了車體動態模型進行方程式推導。其中，車身穩定控制包含直接偏擺力矩控制器(direct yaw-moment controller, DYC)及防鎖死煞車系統(anti-lock braking system, ABS)。DYC藉由側滑角速度及偏擺角速度，以β-γ相位穩定圖判斷車輛穩定性，再整合滑模控制及PSO粒子群最佳化法即時分配各馬達之驅動力矩，使車輛轉向時依然能保持車輛的轉向穩定性；而ABS能根據駕駛者的煞車命令即時分配各馬達之煞車力矩，且利用積分型滑模控制調整車輛之煞車油壓以防止輪胎打滑與失控。本研究以模型迴路(model-in-the-
loop, MIL)及實車試驗驗證輪胎力估測器及強韌補償器之性能。實驗以本實驗室之多動力馬達電動車作為模型架構，實車採用15-kw直流無刷馬達搭配傳動齒輪箱，作為前輪之間接驅動動力源；後輪則由兩顆7-kw永磁同步馬達至於輪內，作為後輪之直接驅動動力源。此架構能藉由操作各馬達的輸出力矩於高效率區間，達到提升整體行車效率與續航力之效果。
多動力馬達電動車電量平衡力矩分配策略
為了解決audi e tron續航力 的問題，作者曾奕翔 這樣論述：
本研究提出一套兼具電量平衡及力矩分配的電動車節能行駛策略，此電動車之動力架構採用15-kW直流無刷馬達搭配傳動齒輪箱，作為前輪之間接驅動動力源；後輪則由兩顆7-kW永磁同步馬達置於輪內，作為後輪之直接驅動動力源，並配有三電池組提供能量來源。控制策略中以車身穩定系統保持行車安全，並以粒子群最佳化法操作各馬達輸出力矩於高效率區間，作為行駛時節能力矩分配；而在多動力系統架構下，為解決各電池組電量不平衡之問題，策略結合固定比例力矩分配，車輛行駛過程中可基於滿足駕駛者之行車要求下，判斷電量狀況適時改變力矩分配模式而將電量差距控制在設定範圍內達到電量平衡之效果。 本研究除了以模型迴路模擬驗證策略性
能外、並將策略建置於dSPACE MicroAutoBox中，整合感測器與電池管理系統所提供之策略所需狀態變數，並以底盤動力計以及實車上路實驗驗證策略可行性。實驗結果顯示，本研究之電量平衡力矩分配策略確實能在行駛過程中將電池組間電量差距維持在一定範圍內，並在直行與轉向模擬中提升旅程續航力約26.59%和7.67%；於實車實驗中，相較於分別以前後動力為主固定比例提升續航力約23.2%和10.82%，達到兼具電量平衡以及節能行駛之效果。