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Enregistrement W2931533931 · doi:10.1155/2019/4531497

Sizing and Dynamic Modeling of a Power System for the MUN Explorer Autonomous Underwater Vehicle Using a Fuel Cell and Batteries

2019· preprint· en· W2931533931 sur OpenAlexaff
Mohamed M. Albarghot, M. Tariq Iqbal, Kevin Pope, Luc Rolland

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSizingBattery (electricity)Automotive engineeringPower (physics)Electric power systemSoftwareUnderwaterElectrical engineeringEngineeringComputer scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The combination of a fuel cell and batteries has promising potential for powering autonomous vehicles. The MUN Explorer Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is built to do mapping-type missions of seabeds as well as survey missions. These missions require a great deal of power to reach underwater depths (i.e., 3000 meters). The MUN Explorer uses 11 rechargeable Lithium-ion (Li-ion) batteries as the main power source with a total capacity of 14.6 kWh to 17.952 kWh, and the vehicle can run for 10 hours. The drawbacks of operating the existing power system of the MUN Explorer, which was done by the researcher at the Holyrood management facility, include mobilization costs, logistics and transport, and facility access, all of which should be taken into consideration. Recharging the batteries for at least 8 hours is also very challenging and time consuming. To overcome these challenges and run the MUN Explorer for a long time, it is essential to integrate a fuel cell into an existing power system (i.e., battery bank). The integration of the fuel cell not only will increase the system power, but will also reduce the number of batteries needed as suggested by HOMER software. In this paper, an integrated fuel cell is designed to be added into the MUN Explorer AUV along with a battery bank system to increase its power system. The system sizing is performed using HOMER software. The results from HOMER software show that a 1-kW fuel cell and 8 Li-ion batteries can increase the power system capacity to 68 kWh. The dynamic model is then built in MATLAB/Simulink environment to provide a better understanding of the system behavior. The 1-kW fuel cell is connected to a DC/DC Boost Converter to increase the output voltage from 24 V to 48 V as required by the battery and DC motor. A hydrogen gas tank is also included in the model. The advantage of installing the hydrogen and oxygen tanks beside the batteries is that it helps the buoyancy force in underwater depths. The design of this system is based on MUN Explorer data sheets and system dynamic simulation results.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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