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通过智能电池分析燃料电池车...
整合人工智能（AI），物联网（IoT）和机器学习（ML）技术纳入燃料电池系统，为各个部门提供了许多好处，应用和机会。本章探讨了燃料电池整合中AI，IoT和ML的协同潜力，概述了它们的优势，应用，挑战和潜在的解决方案。通过利用AI进行预处理维护，通过IoT传感器优化操作条件，并采用ML算法来提高效率，燃料电池系统可以实现更高的性能和可靠性。现实世界中的案例研究和示例表明，在运输，能源生产和制造等领域的成功整合。此外，本章讨论了未来的前景，包括数据分析，系统优化和可伸缩性方面的进步，以及与AI，IoT和ML一起推动燃料电池技术集成的创新。
车顶上的辐照度和温度均匀性
在运输领域，电池和插电式混合动力汽车被全球采用，以减轻二氧化碳排放的方法。与此相一致，全球许多国家和政策机构提出了车辆排放目标，并在不久的将来采用和使用电动汽车的目标。需要对运输的广泛电气化，PV产生的电力和其他可再生能源，以利用EV的采用量为更重要的CO2降低。PV发电的分布性质为电池电动汽车充电提供了新的机会。电动汽车低碳充电的选项包括从现有的电网网络充电使用PV或其他可持续电源，从当地PV发电的专用充电点充电，或直接和独立地使用车载PV（PV供电车辆）。为了促进减少运输部门的二氧化碳排放并增强PV市场的扩展，IEA PVPS任务17的目的是阐明PV利用在运输中的潜力，并建议如何实现这些概念。任务17的范围包括各种PV驱动的车辆，例如乘用车，轻型商用车，重型车辆和其他车辆，以及用于电气系统和基础设施的PV应用，例如使用PV，电池和其他电力管理系统充电基础设施。在这些选项中，本报告专注于PV供电的车辆，并具有载板集成的PV Systems（VIPV）。这是本报告的主题。可以将VIPV系统描述为PV表面之间的组合，该组合集成在汽车主体，特定的电子系统和板上能源管理系统（EMS）之间，该系统与PV Energy的存储元件有关。在大多数情况下，PV元件的主要特征是标准辐照度（1000 W/m²，AM1.5 @25°C）下的峰值功率（WP）。这是预测我们每年可以从太阳获得和使用的太阳能的关键参数。由于PV表面不是平坦的，而是在汽车太阳能屋顶上弯曲，因此不匹配以辐照度和细胞温度为单位。它由于模块表面上的光入角度不均匀而导致能量损失。
AC 20-73A - 飞机防冰
R-2 Hybrid NACA 23012 2D（模拟 72 英寸弦长翼型）模型前缘冰面粗糙度，IPS 激活前。暴露时间包括 3 秒的冰探测器警报和 30 秒的机组激活 IPS。测试是在 14 CFR 第 25 部分附录 C 间歇性最大结冰条件下进行的。 （静态温度 = 14 q F、LWC = 1.95 g/m 3、MVD = 20 微米、喷涂时间 = 33 秒、隧道气流速度 = 195 英里/小时、模型 AOA = 4 q。）（参见参考文献 R1。）R-4
水果颜色学习冰沙
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月球冰矿工的热管理系统
月球陨石坑观测和传感卫星 (LCROSS) 任务发现的数百万吨冰水被认为是月球上最宝贵的资源。从月球风化层中提取这些水冰需要非常高的热能输入，相反，在近真空环境中捕获这些水蒸气也需要很大的冷却能力。因此，有必要为未来由放射性同位素驱动的月球冰采矿车开发专用的热管理系统 (TMS)。根据 SBIR 第一阶段计划，Advanced Cooling Technologies, Inc (ACT) 与 Honeybee Robotics (HBR) 合作开发了一种热管理系统，该系统可以战略性地利用核动力源的废热来升华月球冰土中的水蒸气，并使用月球环境温度作为散热器来重新冻结冷阱容器内的升华蒸气。这样，就可以在降低系统质量和占地面积的情况下，最大限度地减少冰提取和蒸汽收集所需的电能。进行了初步权衡研究，设计了 TMS 的多个热组件，包括基于废热的热芯和热管散热器冷阱罐。开发并测试了概念验证原型。设计了一个可能满足 NASA 采矿目标的初步全尺寸系统，并估算了采矿效率、系统质量/体积和功耗（电能和热能）。
雪和冰计划 - 本顿市
街道和排水部门 - 道路维护部门负责城市街道上的冰雪控制。街道 AD 或其指定人员将负责协调响应行动并组织人员。当情况需要更多的人员而道路维护部门无法提供时，街道 AD 或其指定人员将向城市内的其他部门/部门寻求帮助。可能会要求其他人帮助在问题区域放置标志。警察局将协助提供 24 小时街道状况监控。
