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Enregistrement W4386167653 · doi:10.14447/jnmes.v26i3.a04

Enhanced Battery Life with Supercapacitor Applied to Renewable Energy Based Electric Vehicles

2023· article· en· W4386167653 sur OpenAlexvenueno aff
Raghavaiah Katuri, S.L.V. Sravan Kumar

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric and Hybrid Vehicle Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercapacitorRenewable energyBattery (electricity)Automotive engineeringElectrical engineeringEnvironmental scienceEngineeringChemistryPower (physics)CapacitancePhysicsElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main goal of this work is of developing a control approach, which is able to obtain the smooth switching between energy sources, battery, and Supercapacitor (SCAP).With four separate math functions, a new math function-based (MFB) controller is designed, and this MFB will generate four output signals corresponding to the motor's speed.Further, the MFB is combined with an FLC/PI controller to reach the theme of the work.Two-hybrid different controllers are intended as per the proposed control strategy termed as MFB with FLC and MFB with PI and both are implemented individually in MATLAB/Simulink in four different modes.The entire model is implemented including a solar panel to charge the battery, this solar panel (SP) is connected to the battery and UDC through various control switches.Finally, a comparative analysis is made between two hybrid controllers to know the better-performed controller.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,190 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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