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Enregistrement W4389779689 · doi:10.1109/icaige58321.2023.10346501

Principal Challenges for Designing an Efficient Wireless Power Transfer for Electric Vehicles

2023· article· en· W4389779689 sur OpenAlex
Yosra Ben Fadhel, Kamal Al‐Haddad

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWireless power transferWirelessTrainMaximum power transfer theoremElectric vehicleElectrical engineeringComputer scienceTelecommunicationsPower (physics)Engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the demand for a safe and convenient method of charging batteries has led researchers and industries to focus on wireless power transfer (WPT) technology. As electric cars become the forefront of reducing CO2 emissions, they rely heavily on Li-ion batteries. WPT has emerged as a reliable and user-friendly approach for charging these batteries, addressing the concerns of customers who worry about access to charging stations. Inductive power transfer technology has played a significant role in the development of electric cars, buses, and trains, thereby presenting new opportunities in wireless charging. Nonetheless, there are still technical challenges that demand thorough research efforts, such as power losses during system operation and low power transfer efficiency. This paper primarily focuses on explaining the fundamental design of a resonant inductive wireless power transfer system. Secondly, it highlights the key challenges in designing an efficient wireless power transfer system for electric vehicles. The insights provided in this paper aim to propel the advancement of driverless electric vehicles through continued research and development.

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.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,576
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,214 · 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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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