Zero-Emission Marine Vessels: Multidomain Modeling and Real-Time Hardware-in-the-Loop Emulation on Adaptive Compute Acceleration Platform: Zero-emission marine vessels: modeling and real-time emulation
Notice bibliographique
Résumé
Proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) are becoming increasingly common in modern marine electric vessels, helping achieve the sustainable development objective of lowered emissions and zero-emission marine transportation. This article introduces a hierarchical hardware-in-the-loop (HIL) emulation scheme for the zero-emission marine vessel at the system level and device level. A comprehensive computational PEMFC model is presented in electrical, thermal, and fluid domains. Electromagnetic transient program models are utilized for batteries, power converters, and electric thrusters to describe their behavior and dynamic response and analyze the influence of system components on their performance. The real-time hardware emulation on the Xilinx Versal adaptive compute acceleration platform (ACAP) provides the ability to simulate the complete system at microsecond-level time intervals, which is essential for validating the marine vessel’s dynamic behavior under various operating conditions. The results demonstrate that the multidomain PEMFC model effectively captures the complex electrical, fluid, and thermal behavior and the interaction with marine vessels. Additionally, the proposed hierarchical HIL emulation scheme is proven to be a valuable tool for the design and testing of zero-emission marine vessels, which enables comprehensive assessment and verification of vessel performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».