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Enregistrement W4402452648 · doi:10.11159/eee24.105

Innovative Integration Of Solar & Wind Energy For Future Automotive Propulsion Systems

2024· article· en· W4402452648 sur OpenAlexvenueno aff
Cristian Helera, Dan Alexandru Stoichescu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Electrical Engineering and Computer Systems and Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAdvanced Aircraft Design and Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropulsionAutomotive industryWind powerAerospace engineeringSolar energyAutomotive engineeringComputer scienceEngineeringSystems engineeringEnvironmental scienceAeronauticsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the automotive industry development to achieve a sustainable future, the incorporation of renewable energy sources such as solar and wind power into automotive propulsion systems emerges as a promising solution.This scientific article delves into the efficient utilization of solar and wind energy in automotive applications, presenting a sustainable approach to future mobility.Extensive discussions follow on the individual integration of solar and wind energy in automotive systems, exploring existing technologies, their advantages, and limitations.The article places a significant focus on the combined integration of solar and wind energy in automotive propulsion systems.It explores innovative architectures and technologies designed to maximize energy generation, enhance system efficiency, and extend the driving range of vehicles.Furthermore, the article evaluates the performance of integrated solar and wind energy systems in automotive applications, comparing their effectiveness to traditional propulsion systems through empirical data and analysis [1][2][3][4][5][6][7][8][9][10][11][12][13].Results: The experimental results conducted with wind turbines mounted on the car reveal promising insights:1. 50W Commercial Wind Turbine Maximum recorded power: 50W at 120 km/h.• indicates normal operation under standard wind conditions.• potential for improved performance at higher speeds.2. Special 100W Turbine Achieved power: 110W at 120 km/h, exceeding estimated turbine power.• specifications and 3D technology enhance efficiency.3. Impact on Fuel Consumption Without turbine: 6.2 liters at 100 km/h.With turbine: slight increase to 6.3 liters at the same speed.• small impact on fuel consumption, suggesting improved efficiency with renewable energy and fuel combination.4. Turbine Positioning Positive impact on performance when turbines are installed on the roof and in front of the vehicle.• direct exposure to air speed and pressure enhances turbine performance.5. Solar Panel Results Sun in the clouds, solar panel connected for 10 minutes: -current: 4.86A, Voltage: 13.7V, Power: 66.582W.• reduced power due to inconsistent solar illumination.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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