Feasibility Study for Small Scaling Flywheel-Energy-Storage Systems in Energy Harvesting Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Two concepts of scaled micro-flywheel-energy-storage systems (FESSs): a flat disk-shaped and a thin ring-shaped (outer diameter equal to height) flywheel rotors were examined in this study, focusing on material selection, energy content, losses due to air friction and motor loss. For the disk-shape micro-FESS, isotropic materials like titanium, aluminum, steel and wolfram are shown to be suitable as a flywheel rotor. Wound fiber reinforced composite plastics (T1000-, T300-carbon fibers and carbon nanotubes “CNTs”) were investigated for the flywheel in a ring shape. It was shown that isotropic materials reach the highest energy densities in the shape of a Laval disk with a rim. A micro-FESS with wolfram flywheel would reach the highest half-time-periods due to its high density, and thus, it is the favored material to design a flat disk-shaped micro-FESS with low standby-losses. Fiber reinforced plastic flywheels in ring shape reach the highest energy densities, from 150 W h/kg (T300) to 2,600 W h/kg (CNT), but display higher standby-losses as well. A scaling of the rotors was done within this study and showed that air friction is influenced by the shape of the examined flywheel rotors and the material. A linear correlation of down scaling and air friction losses was shown. As a motor/generator type, an ironless air coil Halbach array motor was suggested. Motor losses due to eddy currents in the stator coil were estimated. Losses correlated in square with downscaling. FESSs with wolfram and CNT showed the lowest standby-losses due to eddy currents.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».