Optimization of a PEM Fuel Cell System for Low-Speed Hybrid Electric Vehicles
Notice bibliographique
Résumé
Design optimization is performed by presenting a systematic method to obtain the optimal operating conditions of a Proton Exchange Membrane (PEM) fuel cell system targeted towards a vehicular application. The fuel cell stack model is a modified version of the semi-empirical model introduced by researchers at the Royal Military College of Canada and one that is widely used by industry. Empirical data obtained from tests of PEM fuel cell stacks are used to determine the empirical parameters of the fuel cell performance model. Based on this stack model, a fuel cell system model is built in MATLAB. Included in the system model are heat transfer and gas flow considerations and the associated Balance of Plant (BOP) components. The modified ADVISOR vehicle simulation tool is used to integrate the New York City Cycle (NYCC) drive cycle and vehicle model to determine the power requirements and hence the load cycle of the fuel cell system for a low-speed fuel cell hybrid electric vehicle (LSFCHEV). The optimization of the powerplant of this vehicle type is unique. The vehicle model has been developed in the work to describe the characteristics and performance of an electric scooter, a simple low-speed vehicle (LSV). The net output power and system exergetic efficiency of the system are maximized for various system operating conditions using the weighted objective function based on the load cycle requirement. The method is based on the coupling of the fuel cell system model with three optimization algorithms (a) sequential quadratic programming (SQP); (b) simulated annealing (SA); and (c) genetic algorithm (GA). The results of the optimization provide useful information that will be used in future study on control algorithms for LSFCHEVs. This study facilitates research on more complex fuel cell system modeling and optimization, and provides a basis for experimentation to verify the fuel cell system model.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».