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Enregistrement W4255672610 · doi:10.32920/ryerson.14654949

Power Line Communication For Automotive Applications

2021· preprint· en· W4255672610 sur OpenAlexaff
Xiaoguang Huang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePower Line Communications and Noise
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthShandong Academy of Sciences
Mots-clésAutomotive industryPower-line communicationAutomotive engineeringNoise (video)Power (physics)Electric power transmissionEngineeringElectronic engineeringElectrical engineeringBattery (electricity)Line (geometry)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following thesis is an investigation on adopting Power Line Communication (PLC) technology from AC (Alternating Current) lines to DC (Direct Current) lines and possibility to apply it on automotive applications. Prototype modules are built with existing PLC chip to verify communication performance over the battery DC lines. In order to ensure reliable data transmission over the vehicle DC power lines, research is expanded to analyze the characteristics of vehicle DC-bus network. Typical automotive components are selected and tested for interference and noise analysis. Detailed studies on impulsive noise and its statistic distribution are presented. As well, the characteristics of Lead-acid battery are reviewed on the possible impacts to carrier frequency. Overall, PLC technology is promising for automotive applications. But the test result shows there is limitation to apply existing PLC product to automotive DC applications. Directly adopting the control method used in AC application to DC is not trivial. Further study and future research areas are recommended to be conducted to mature the PLC technology being utilized on automotive systems.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,836
Score d'incertitude au seuil0,935

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,258 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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