Design of a Composite Encapsulation for Concentrated Photovoltaic Systems With Improved Performance
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Most of the currently used encapsulants are inefficient for cooled concentrated photovoltaic (CPV) systems. The encapsulant of cells for CPV systems, must have an optimum combination of thermal conductivity, coefficient of thermal expansion and long term shear modulus. In this work an improved backside composite encapsulation is designed and developed that can provide increased power output and longer life by enhancing the effectiveness of cooling and reducing thermal stresses. The best combination of material properties is identified through parametric studies on finite element model of CPV laminate using ethylene vinyl acetate as datum line. It is found that increasing thermal conductivity from 0.311 to 0.75 W/mK can improve the cooling and hence the power production by 2%. While long term shear modulus and coefficient of thermal expansion needs to be reduced for a longer service life. Using in-house built material design codes, optimum combinations of matrix and filler were identified that could provide the set range of properties. In line with material design code, a total of only four samples using thermoplastic polyurethane as matrix and Al2O3 or AlN as fillers were synthesized to validate the design experimentally. The material properties were measured and used in the parent finite element model to evaluate the performance of the experimentally developed material and to validate the parametric studies. A good agreement is found between the experimental and computational results and hence the overall methodology is found effective for application focused design and development of composite materials. It is expected that this material design and development approach will provide a useful guideline to the CPV manufacturing industries.
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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 découle