A superior hybrid fuel cell vehicle solution for congested urban areas
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a promising solution to the problem of the bad environmental impacts and the high operating cost of the Internal Combustion Engine (ICE) gasoline powered vehicles. In Toronto, the capital of Ontario, the traffic jam is becoming a regular flavor of every day's commute that make the driving pattern featured with low speed and a lot of stops and goes. This driving pattern increases the pollution problem that already exists due to the large number of vehicles in Toronto streets and reduces the lifetime of the engine and the brakes leading to a more running cost. This study investigates the performance of a hybrid Fuel Cell (FC)/battery vehicle configuration, which is considered as one of the most promising clean vehicles in comparison with the traditional ICE vehicles. In this study, a model of an ICE mid-size vehicle was developed and validated against experimental acceleration tests. The ICE vehicle model was modified by replacing the ICE power-train with a FC and battery power-train while keeping the other vehicle parameters the same. A comparison between ICE and hybrid FC/battery vehicle configurations was conducted using a representative alignment load cycle in Toronto. It was found that the hybrid FC/battery configuration is much better than the ICE version in terms of emission, fuel economy, efficiency and speed tracking error due to the faster response of the control system.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».