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Enregistrement W2074448431 · doi:10.1115/detc2007-35564

Modeling and Simulation of Fuel Cell Elevator Backup Power Systems Using Advanced Vehicle Simulator

2007· article· en· W2074448431 sur OpenAlexafffund
Yuliang Zhou, Zuomin Dong

Notice bibliographique

RevueVolume 4: ASME/IEEE International Conference on Mechatronic and Embedded Systems and Applications and the 19th Reliability, Stress Analysis, and Failure Prevention Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElevator Systems and Control
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésBackupElevatorAutomotive engineeringBattery (electricity)Electric power systemHybrid powerComputer scienceSupercapacitorHybrid systemPower (physics)EngineeringSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With limited available space in the city and increasing land cost, multi-storey and high-rise buildings now dominate most urban areas of the world. The irresistible trend to build taller and taller buildings to leverage increasing land cost turns elevator from a tool of convenience to a necessity of life. This dependence of elevator further requires its continuous function in spite of power failure caused by a variety of reasons. Reliable and effective elevator power backup system becomes an urgent need today. In this work, advanced electric power backup technologies, including battery, ultracapacitor and hydrogen fuel cells, are examined. To design a functional elevator backup power system, and to assess the feasibility of a battery–ultracapacitor–fuel cell hybrid elevator backup power system with superior performance, the modeling and simulation of an elevator and its backup power system are carried out. Based on its resemblance to an electric vehicle traveling vertically, the elevator, its power need and performance are modeled using the MatLab/Simulink based hybrid vehicle design and analysis tool, ADvanced VehIcle SimulatOR (ADVISOR). The modeling and simulation provide guidelines for selecting and sizing energy storage and conversion devices. More importantly, the quantitative analysis allows complex battery–ultracapacitor–fuel cell hybrid backup power system to be optimized to reach the best potential of each components for a given elevator usage cycle. To explore the feasibility of wide commercial applications of this technology, the initial cost, maintain costs and reliability of the battery–ultracapacitor–fuel cell hybrid elevator backup power system are also discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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