グレゴリー・シェーバー

グレゴリー・マシュー・シェーバーはアメリカの機械技術者であり学者である。彼はレイ・W・ヘリック研究所の所長であり、パデュー大学の教授でもある。^{[1] [2]}

シェーバーは、熱力学、システム、測定、制御に関する研究で最もよく知られており、特に燃焼、輸送、持続可能なエネルギー、人間と機械の相互作用に焦点を当てています。彼の研究は、 Journal of Engineering EducationやJournal of Power Sourcesなどの学術誌に掲載されています。^[3]彼は、SAE Internationalから2011年のエンジン技術革新に対するマックス・ベンテレ賞を受賞しています。^[4]

シェーバーは2000年にパデュー大学で機械工学の学士号を取得し、続いて2004年にスタンフォード大学で機械工学の修士号を取得しました。その後、 2005年にスタンフォード大学で機械工学の博士号を取得しました。 ^[2]

シェーバー氏は2000年から2005年までスタンフォード大学の大学院研究助手を務めた。その後パデュー大学に移り、2006年から2011年まで助教授、 2011年から2016年まで准教授など、様々な役職を歴任した。2016年以降はパデュー大学の教授^[2]およびレイ・W・ヘリック研究所所長を務めており、2022年からはその職に就いている^[1]。

シェーバー氏の内燃機関、ハイブリッド電気パワートレイン、車両自動化システムの研究は、商用車の安全性と効率性を向上させながら環境への影響を最小限に抑えることに重点を置いています。圧縮着火エンジンの可変バルブ駆動（VVA）に関する研究は、商用車の排出量を大幅に削減しました。^{[5] [6] [7]}

シェーバーの物理学に基づく閉ループ推定と可変バイオディーゼル/ディーゼルブレンドの制御に関する研究は、粒子状物質を50%以上削減しながらバイオディーゼルに関連するNOx増加を排除する能力を実証し、進化する市場での柔軟な燃料オプションのために、この技術があらゆるバイオディーゼルの割合と原料に適応できることを示しました。^{[8] [9]}彼は、燃焼エンジンの効率と環境清浄性の向上に焦点を当てた圧電燃料噴射システムのモデリングと推定に関する研究を実施しました。^[10]彼は、トラック輸送と農業用の商用車の自動化に関する研究を主導しました。彼らのトラックのプラトーニングに関する研究は、最大15%の燃料とCO2の削減を達成しました。^[11]

シェーバーはジョンディアと提携し、トウモロコシ、大豆、小麦の収穫に使用されるコンバイン収穫機の自動化技術を開発しました。このコラボレーションには、洗練された制御アルゴリズムと革新的なライダー/カメラ認識方法の作成が含まれていました。^[12]彼の最近の研究努力は、プラグインハイブリッド電気およびハイブリッド電気商用トラックと非道路機械のパワートレイン制御の改良に焦点を当てています。さらに、彼の研究は、2025年から2030年までに商用トラックのプラグインハイブリッド電気ソリューションの経済的実現可能性を実証しました。これは、電動アシストホイールローダーの電力管理の最適化にまで及びます。^{[13] [14]}

• 2011年 – SAEインターナショナルのエンジン技術革新に対するSAEマックスベンテレ賞^[4]
• 2013年 – ラルフ・ティーター教育賞、SAEインターナショナル^[15]
• 2014年 – パーデュー大学若手優秀研究賞^[16]
• 2019年 – SAE ジョン・ジョンソン ディーゼルエンジンにおける優れた研究に対する最優秀論文賞、SAE ^[17]
• 2020年 –アメリカ機械学会ASMEフェローに選出[ ^18]
• 2022 – パデュー大学産業インパクト賞

• Shaver, GM, Gerdes, JC, Jain, P., Caton, PA, & Edwards, CF (2003 年 6 月)。HCCI エンジンの制御のためのモデリング。2003 年アメリカ制御会議の議事録、2003 年。(第 1 巻、749 ～ 754 ページ)。IEEE。
• Shaver, GM, Gerdes, JC, Roelle, MJ, Caton, PA, & Edwards, CF (2005). 残留影響のある可変バルブ駆動の均一充填圧縮着火エンジンの動的モデリング。
• Shaver, GM, Roelle, MJ, & Gerdes, JC (2006). 可変バルブ駆動によるHCCIエンジンのサイクル間ダイナミクスとモード遷移のモデリング。制御エンジニアリング実践、14(3), 213–222。
• Yadav, A., Shaver, GM, & Meckl, P. (2010). 学んだ教訓: 機械工学コースにおけるケースティーチング法の導入。工学教育ジャーナル、99(1), 55–69。
• Jin, X., Vora, A., Hoshing, V., Saha, T., Shaver, G., García, RE, ... & Varigonda, S. (2017). リチウムイオン電池セルのグラファイトアノードの物理ベース低次元容量損失モデル。Journal of Power Sources、342、750–761。