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Enregistrement W4313563312 · doi:10.1109/vppc55846.2022.10003333

Three-Wheel Fuel Cell Hybrid Vehicle with a High-Performance Active Switched Quasi-Z-Source Inverter

2022· article· en· W4313563312 sur OpenAlexafffund
Thang Van Do, Pascal Messier, João Pedro F. Trovão, Loïc Boulon

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMultilevel Inverters and Converters
Établissements canadiensUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésInverterTopology (electrical circuits)ConvertersCapacitorElectric vehicleVoltageEnergy storageSwitched capacitorDual (grammatical number)Power (physics)Driving cycleComputer scienceAutomotive engineeringEngineeringElectronic engineeringElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, a novel high-performance active switched quasi-Z-Source inverter (HP-AS-qZSI) dual-source for fuel cell hybrid electric vehicle (FC-HEV) is proposed. In order to eliminate extra dc-dc converters, dual-energy sources based on FC and lithium-ion capacitors (LiCs) are integrated into the Z-source network (ZSN). By adding an anti-parallel power switch, the proposed topology enables to deal with the uncontrollable and distorted dc-link voltages in FCEV applications-based broad-range of loads over the traditional AS-qZSI. The modeling and the operation modes analysis are firstly presented. Real-time simulation based on Opal-RT is then implemented to validate the operation and performance of the proposed topology. As a result, it provides a higher average efficiency (3.06%) and lower component size and volume of passive elements for the EV system. Furthermore, this topology also indicates improved aging performance indexes of high specific-energy sources under the studied Artemis-long driving cycle, compared to the hybrid energy storage system conventional two-stage inverter.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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