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Enregistrement W2989693044 · doi:10.18280/ejee.210501

Study of Kinematic System for Solar Tracking of a Linear Fresnel Plant to Reduce End Losses

2019· article· en· W2989693044 sur OpenAlexvenueno aff
Mario Antonio Cucumo, Vittorio Ferraro, Dimitrios Kaliakatsos, Francesco Nicoletti

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueSolar Radiation and Photovoltaics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsTracking (education)Solar trackerEnvironmental scienceGeodesyOpticsPhysicsPhotovoltaic systemGeologyEngineeringClassical mechanicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linear Fresnel Plants are composed of flat mirrors that reflect direct radiation towards a fixed receiver tube parallel to the reflectors.In traditional plants, mirrors are able to rotate around a single axis.This type of solar tracking system generates high losses at its ends.In the paper a new configuration is studied in which the mirrors placed at the ends are moved around two axes.The proposed system is thus able to recover the direct radiation which, otherwise, would not reach the receiver tube.The rotation of the mirrors is managed by stepper servomotors.They allow a robust solar tracking, not influenced by external forces.The work presents the kinematic system for moving the field of mirrors actuated with open loop control.Stepper motors generate a motion by steps; in order to execute each step at the exact moment, the logic of movement is properly defined.It is necessary to know in detail the temporal position and the law of motion for each rotation to identify the driving logic of the motors.The behaviour of the "electric motor -mechanical system" is numerically modelled, evaluating the torque and the errors in the motion.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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