Exploring the Impact of Roadway Materials on Dynamic Electric Vehicle Charging Based on Capacitive Power Transfer
Notice bibliographique
Résumé
Wireless power transfer (WPT) opens avenues for contactless charging of various electronic devices. In particular, resonant capacitive power transfer (RCPT) can enable dynamic wireless charging of electric vehicles (EVs); however, the impact of roadway materials on RCPT systems has only recently begun being explored. This paper investigates the performance of CPT-based EV charging through an asphalt-based roadway, i.e., a lossy dielectric. More specifically, for the application where parallel-plate capacitor assumptions are held, it is shown that power transfer efficiency largely depends on the relative permittivity, including loss tangent, thickness of the dielectric layer, and loaded quality factor while being independent of both frequency and plate area. For more realistic RCPT scenarios with significantly lower coupling factors, system efficiency depends on the separation between the transmit resonator and dielectric layer with a tradeoff between coupling factor and dielectric loss. Moreover, with frequency dependent loss tangents, certain frequencies allow for higher efficiencies; the asphalt sample simulated in this study performed better at$\mathbf{6. 7 8 ~ M H z}$and$\mathbf{1 3. 5 6 ~ M H z}$than$\mathbf{1 ~ M H z}$.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».