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Enregistrement W4214769104 · doi:10.14447/jnmes.v24i3.a03

Experimental Validation of Fuel Cell Powered Energy Efficient Gallium Nitride Multilevel Inverter for Industrial Applications

2021· article· en· W4214769104 sur OpenAlexvenueno aff
Y. RavindranathTagore, Attuluri R. Vijay Babu, Y. Srinivasarao, P. Manoj Kumar, K. Anuradha

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFuel Cells and Related Materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGallium nitridePower (physics)InverterPower semiconductor devicePower densityComputer scienceElectronic engineeringStack (abstract data type)Materials scienceElectrical engineeringAutomotive engineeringVoltageEngineeringNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the air breathing fuel cell (ABFC) power system and its investigation for industrial applications. The ABFC actual behaviour is realized through the development of an empirical model by considering activation polarisation, ohmic polarisation and mass transport effects. The developed stack model feeds the power conditioning unit of the proposed power system. This paper will throw light on the usage of GaN wide bandgap (WBG) material based power semiconductor devices (PSDs) that are used to build 5-level cascaded H- bridge multilevel inverter and a boost converter. This in turn enhances the energy efficiency of the entire FC power system. These WBG PSDs present the phenomenal properties such as high saturated drift velocity, wide bandgap and high critical breakdown field. This multilevel inverter is implemented for facilitating a quality AC output besides offering the voltage control. The investigation is carried out with the development of power conditioning unit hardware setup besides the fabricated FC module for the validation the developed ABFC model.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,209 · 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'admission1
Résumé présentoui

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