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Enregistrement W2989853760 · doi:10.1115/detc2019-97382

Modeling, Simulation and Assessment of a Hybrid Electric Ferry: Case Study for Mid-Size Ferry

2019· article· en· W2989853760 sur OpenAlexaff
Yanbiao Feng, Li Chen, Zuomin Dong

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMaritime Transport Emissions and Efficiency
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPowertrainAutomotive engineeringElectrificationPropulsionDiesel fuelWork (physics)Electrically powered spacecraft propulsionEngineeringComputer scienceEnvironmental scienceMarine engineeringElectricityElectrical engineeringMechanical engineeringTorqueAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The hybrid electric propulsion system presents a feasible and attractive fuel cost and emission reduction solution for heavy-duty transportation applications, particularly for large marine vessels. The model of a specially designed hybrid electric powertrain system has been introduced. The work uses the acquired operation and power load patterns of the BC Ferries Skeena Queen as a case study to demonstrate the fuel cost and emission reduction potentials of the electrified technology by comparing results from three powertrain alternatives: traditional diesel engine, diesel-electric, and series hybrid electric. The results showed that the electrification and hybridization could significantly reduce both fuel cost and harmful emissions. The series hybrid electric powertrain system has been targeted in this work due to its relatively small powertrain architecture difference from the traditional diesel-electric powertrain, and the ease of control development.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,999

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,287 · 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.

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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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