MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4283209861 · doi:10.1109/iemtronics55184.2022.9795769

Dynamic Modeling of a Micro Solar Electric Vehicle for Pakistan using Simulink

2022· article· en· W4283209861 sur OpenAlexaff
Ali Husnain, M. Tariq Iqbal

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE International IOT, Electronics and Mechatronics Conference (IEMTRONICS) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Vehicles and Infrastructure
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSizingElectric vehicleAutomotive engineeringElectricityBattery (electricity)Photovoltaic systemMATLABComputer scienceElectric carsDC motorElectricity generationPower (physics)Electrical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While the global electric vehicle (EV) adoption is on rise, developing countries like Pakistan have been facing many obstacles in the face of EV adoption such as shortfall of electricity, high EV prices, low average income and absence of commercial and residential charging infrastructure. In this paper, we propose a design of a micro solar electric vehicle, which would help overcome all of these problems and provide an economical yet feasible solution. The design and system sizing of the micro solar EV was done in HOMER Pro. A dynamic model of the micro solar EV was created in MATLAB/Simulink, which implemented PV generation, maximum power point tracking, battery charging and discharging, DC-motor operation and speed control of the electric vehicle, while taking into consideration environmental factors like irradiance and temperature.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue2022 IEEE International IOT, Electronics and Mechatronics Conference (IEMTRONICS)Même sujetElectric Vehicles and InfrastructureTravaux en français237 207