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Enregistrement W4392887985 · doi:10.14447/jnmes.v27i1.a05

The Experimental Study on Lead Acid Battery Driven E-Rickshaw Performance Using Capacitor Bank

2024· article· en· W4392887985 sur OpenAlexvenueno aff
Mahesh Singh, Shimpy Ralhan, Mangal Singh, Rahul Baghel

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLead–acid batteryBattery (electricity)CapacitorLead (geology)Automotive engineeringComputer scienceMaterials scienceElectrical engineeringEngineeringPhysicsVoltageBiologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This experimental study investigates the performance of Lead Acid Battery driven Electric Rickshaws (E-Rickshaws) enhanced with a Capacitor Bank.With a growing demand for sustainable urban transportation solutions, E-Rickshaws have emerged as a promising option.However, challenges such as limited battery life and variable performance under different load conditions persist.In this research, we explore the application of a Capacitor Bank circuitry to mitigate these challenges.The study involves a series of performance tests conducted on E-Rickshaws equipped with the proposed hardware model.Key parameters, including charging current, charging time, and discharging current under varying load conditions, are rigorously analyzed.Our experimental results reveal substantial improvements in E-Rickshaw performance when compared to conventional Lead Acid Battery-driven models.Notably, reductions in starting current and minimized power fluctuations, especially under full load conditions, lead to a smoother and more efficient driving experience.Crucially, the extended battery life resulting from these hardware enhancements demonstrates the economic viability of the modified E-Rickshaw prototype.This research contributes valuable insights into the sustainable transformation of urban transportation, with implications for both performance optimization and economic feasibility in the E-Rickshaw industry.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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