MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3127495034 · doi:10.1051/e3sconf/202123900006

Solar Power Generation System for the Canadian Space Agency STRATOS Program

2021· article· en· W3127495034 sur OpenAlexafffundabout
Amine Doulfikar, Ian Cabales, Akash Hossan, Jeff Bloemink, Pooya Taheri

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
Thématiquesolar cell performance optimization
Établissements canadiensBritish Columbia Institute of Technology
Organismes subventionnairesCanadian Space Agency
Mots-clésPhotovoltaic systemMaximum power point trackingPhotovoltaicsModular designSolar powerElectricity generationAutomotive engineeringEngineeringElectrical engineeringBespokePower (physics)Computer scienceAerospace engineeringVoltageOperating systemPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper discusses the design and application of solar photovoltaics (PV) under aerospace conditions. The application of solar PV that is addressed is the Power Distribution Unit (PDU) for the Canadian Space Agency’s (CSA) stratospheric balloon (STRATOS) program. The PDU utilizes four 1 kWh Battery Unit (BUs) that have been sized with volume and weight restrictions in mind. Without the capacity to provide enough energy to support multi-day missions, they are thus supplemented by the solar power generation subsystem presented in this paper. The power generation sub-system includes a bespoke solar panel design and a centralized Maximum Power Point Tracking (MPPT) power conversion unit to maximize the power output of solar panels. The centralized unit can accommodate up to eight solar panels, each consisting of nine individual C60 SunPower solar cells. The centralized MPPT unit consists of two MPPT controllers, each controller supporting up to four solar panels. The MPPT unit is modular and can be easily integrated to the CSA’s existing intelligent Battery Management System (BMS).

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,004

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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueE3S Web of ConferencesMême sujetsolar cell performance optimizationTravaux en français237 207