Optimizing the Ultrashort Laser Pulses for In Situ Nanostructure Generation Technique for High-Performance Supercapacitor Electrodes Using Artificial Neural Networks and Simulated Annealing Algorithms
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Transition metals (TMs) are being investigated as electrodes for pseudocapacitors, where an oxide layer is necessary to allow for rapid redox reactions. In this work, we utilized an in situ, rapid, binder-free, and green method for the fast fabrication of pseudocapacitor electrodes called ultrashort laser pulses for in situ nanostructure generation (ULPING) to form oxide layers on a titanium sheet. By utilizing this fabrication technique on a titanium sheet, a specific areal capacitance of 0.3579 mF cm –2 was achieved at a current density of 0.25 mA cm –2 . However, the laser fabrication parameters were selected experimentally and resulted in low performance of pseudocapacitors. Therefore, one of the main objectives of this study was to find the optimal laser fabrication parameters to achieve the highest specific areal capacitance. A large dataset was generated to find the relationship between the laser fabrication parameters and the electrochemical behavior performance (impedance and specific areal capacitance) of the fabricated electrodes by using an artificial neural network (ANN). We used an optimization algorithm (simulated annealing-SA) to overlook the trained ANN model as a black box and try to maximize the objective function, which in our case is a specific capacitance value, to find the most optimal laser fabrication parameters. Using SA, optimal laser fabrication parameters were found, which increased the specific areal capacitance to 0.9999 mF cm –2 at a current density of 0.25 mA cm –2 . The results demonstrated that the conducted study has the potential to introduce effective techniques for utilizing ULPING to produce nanoscale structures on TMs. These structures have the potential to be employed as electrodes in pseudocapacitors. Additionally, the research underscores the significance of employing data-driven approaches in electrode design procedures.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».