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Record W7045601240

Association de systèmes de stockage d’énergie hybrides dans les véhicules électriques

2022· other· fr· W7045601240 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2022
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAgrégationPyrometallurgy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Aujourd’hui, l’humanité est confrontée à des problèmes environnementaux graves, qui sont en grande partie liés aux émissions de gaz à effet de serre causées par l’homme. Ces émissions sont largement associées à notre façon de nous déplacer, en particulier en utilisant des voitures individuelles à moteur thermique. Les véhicules électriques offrent une alter- native plus respectueuse de l’environnement, mais leur utilisation est encore limitée en raison des limites actuelles des systèmes de stockage d’énergie. C’est pourquoi l’hybridation des sources de stockage d’énergie dans les véhicules électriques est un sujet prometteur. Dans le cadre de ce projet, nous allons étudier l’hybridation entre une batterie Lithium-Ion et des supercondensateurs. Ces sources d’énergie ont des densités d’énergie et de puissance différentes, et il est important de prendre cela en compte pour répondre aux exigences en puissance venant du moteur. Nous allons développer un modèle complet de véhicule en utilisant la représentation énergétique macroscopique. Nous inclurons en particulier des modèles des modules de stockage d’énergie pour rendre compte en détail du comportement de ces composants. L’inclusion de matériel dans la boucle sera également un point crucial de ce projet. Ce projet concerne le e-Spyder, un véhicule récréatif à trois roues de BRP installé au laboratoire e-TESC de l’Université de Sherbrooke, qui a été initialement équipé d’un moteur thermique mais qui a été converti en véhicule électrique. Le moteur électrique étant déjà intégré, ce projet concerne plus précisément les systèmes de stockage d’énergie. Tout d’abord, nous allons étudier l’association entre les batteries et les supercondensateurs en utilisant une topologie passive par simulation pour déterminer la configuration idéale. Nous continuerons ensuite avec des simulations en utilisant du matériel réel dans la boucle qui permettront des comparaisons plus fidèles, et pour finir une étude utilisant une topologie semi-active.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.022

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.008
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.195 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2022
Admission routes1
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