Finite element modeling and experimental validation of concentrator photovoltaic module based on surface Mount technology
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.
Notice bibliographique
Résumé
The development of renewable and clean energy such as concentrator photovoltaics (CPV) has been spurred by the scarcity of fossil fuels and their impact on global warming. However, CPV is expensive and complex to assemble, which has led to the creation of a new assembly method based on Surface Mount Technologies (SMT). In this study, we used Finite Element Model (FEM) to investigate and optimize thermal performance of such an assembly. We first fabricated and characterized a 4-solar cell CPV SMT module to enable comparison between experimental and FEM predicted temperatures. Following this validation, a parametric study was conducted. The model was extended to an infinite number of solar cells to guide the design of a large-scale SMT-based CPV module. The optimal dimensions were determined by identifying the module parameters that affect cell temperature, such as the area and thickness of the metal ribbon on the backside of the solar cell and metal coverage on the transparent glass Printed Circuit Board (PCB) on the frontside of the solar cell. Furthermore, the results of the parametric simulation have confirmed our previous findings, indicating that the module assembled using the simplified SMT method, with optimal dimensions of the metal ribbon, exhibits superior heat dissipation compared to the standard design based on wire bonding, due to the presence of metal on the glass printed circuit board. Further, this work demonstrates that by optimizing the SMT design with FEM, the temperature of the solar cells can be maintained below 80 °C.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle