An optimization of <scp> Cs <sub>2</sub> TiBr <sub>6</sub> </scp> perovskite solar cell using <scp>SCAPS‐1D</scp> simulation based on genetic algorithm
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A genetic algorithm (GA) was used in this simulation work and a well‐studied double perovskite structure was chosen to verify the feasibility of the algorithm. To pursue excellent efficiency and stability of the perovskite solar cell, the experimental and simulation data were summarized to determine the adjustable range of parameters for the simulated cell structure. The GA can help us to determine the best combination among a wide range of potential possibilities. The optimal solution was obtained by substituting the best combination data into SCAPS‐1D and the open circuit voltage ( V OC ) was 1.08 V, fill factor (FF) was 88.81%, short circuit current ( J SC ) was 37.06 mA/cm 2 , and the power conversion efficiency (PCE) was 35.54%. Compared to the initial simulation results, the efficiency was improved by 10 percentage points and the J SC increased by 12 mA/cm 2 . From these conclusions, it was clear that the GA provides a faster and more accurate way to find the optimal solution for perovskite solar cells.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».