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World File Search System性能分析
固体氧化物燃料电池的最佳性能分析 -
thermal emissivity Subscript a anode A ambient b boiling point c cathode C collector e electrolyte E emitter F fuel cell i H 2 , O 2 , H 2 O L limit I internal j in, out, R, E, C act activation overpotential con concentration overpotential lb low bound leak leakage resistance max maximum ohm ohmic overpotential P maximum power density point ub up bound R radiative Rev reversible voltage T热离子缩写GTEC石墨烯热能转换器FC燃料电池FFTC远场嗜热伏oltaic细胞NFTC NFTC近场嗜热伏oltaic Cell RD Richardson-Dushman Sofc Solid氧化物燃料电池TEC热能转换器
太阳能和风能辅助混合干燥机的可持续性和性能分析
本研究讨论了太阳能和风能辅助混合干燥系统的能量、能量和可持续性分析。干燥过程由太阳能干燥器进行。风能用于提供干燥装置中风扇运行所需的电能。因此，干燥过程不需要外部能源。这项研究的主要目的是促进开发一种经济且环保的干燥系统，该系统仅使用两种不同的可再生能源来运行。实验确定了香蕉片的干燥特性。实验结果发现，干燥机的能量效率在 68.04 到 83.89% 之间。还从废物能量率、改进潜力和环境可持续性方面对该系统进行了检查。评估表明，与其他传统太阳能干燥机和太阳能辅助混合干燥机相比，混合干燥机的能量效率分别高出 57.7% 和 21.52%。此外，能源回收期确定为 1.36 年。这一结果清楚地表明，与其他太阳能干燥机相比，该系统可以在大约 38.18% 的时间内回收其消耗的能源。© 2022 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
量子机器学习分类器的性能分析
近年来，研究人员开始研究量子计算中的数据转换。他们想看看量子计算如何影响机器学习方法的稳健性和性能。量子力学成功地解释了一些过去经典公式无法解释的现象。因此，多年来，它在量子机器学习 (QML) 等分析研究领域得到了扩展。不断发展的 QML 学科已经证明了与传统机器学习解决的问题相同（或相当）的解决方案，包括使用量子分类器的分类和预测问题。由于这些因素，量子分类器分析已成为 QML 中最重要的主题之一。本文研究了四种量子分类器：带量子核的支持向量分类 (SVCQK)、量子支持向量分类器 (QSVC)、变分量子分类器 (VQC) 和电路量子神经网络分类器 (CQNNC)。我们还报告了案例研究成果和利用生成的线性和非线性可分离数据集的结果分析。我们的研究旨在探索量子信息是否有助于学习或融合。
双MIMO自由空间光学系统性能分析
过去几年，自由空间光通信 (FSO) 已成为射频通信的可行替代方案。它提供了一种有前途的高速点对点通信解决方案。然而，大气吸收、散射和湍流会显著降低无线光通信，从而降低设备效率。由于上述大气原因导致的信号衰减是影响设备效率的另一个主要因素。观察到大气湍流条件被实施到不同的 FSO 系统模型中，例如单输入单输出 (SISO)、多输入多输出 (MIMO)、波分复用 MIMO (WDM-MIMO) 和出于各种原因使用 Gamma-Gamma 模型的提议模型双多输入多输出 (DMIMO)。使用 OptiSystem 7.0 软件进行模拟，以研究各种天气条件（晴天、霾天和雾天）如何影响信道的性能。模拟结果表明，为 FSO 系统实施双多输入多输出 (DMIMO) 技术可为各种范围提供高质量因数，同时仍在接收器端实现准确的传输数据。在晴空、霾和雾等大气湍流条件下，信号功率水平、质量因数和链路距离范围的性能改善已得到证实。
应用于癫痫发作识别的数据融合方法的性能分析
癫痫是一种由无诱因反复发作引起的慢性神经系统疾病。诊断癫痫最常用的工具是脑电图 (EEG)，通过脑电图可以测量大脑的电活动。为了预防潜在风险，必须对患者进行监测，以便尽早发现癫痫发作并采取预防措施。许多不同的研究都结合了时间和频率特征来自动识别癫痫发作。本文比较了两种融合方法。第一种基于集成方法，第二种使用 Choquet 模糊积分方法。具体来说，三种不同的机器学习方法，即 RNN、ML 和 DNN，被用作集成方法和 Choquet 模糊积分融合方法的输入。比较了混淆矩阵、AUC 和准确度等评估指标，并提供了 MSE 和 RMSE。结果表明，Choquet模糊积分融合方法优于集成方法以及其他最先进的分类方法。
基于 PEMFC 的电网性能分析
1 电气电子工程系，技术学院，马尔马拉大学，34722，伊斯坦布尔，土耳其 alper.nabi@marmara.edu.tr , erkandursun@marmara.edu.tr * 通讯作者 摘要 背景：减少能源消耗和更有效地利用化石燃料技术是现代社会可持续能源的目标之一。在这些目标下要实现的基本活动是增加分布式发电结构并提高其适用性。分布式发电 (DG) 是传统电网的小型版本，由微型涡轮机、氢燃料电池、风力涡轮机、光伏 (PV) 模块、热电联产系统和储能单元提供支持。 方法：本研究的目的是借助经验计算详细分析基于质子交换膜燃料电池 (PEMFC) 的并网分布式发电系统的性能和单元尺寸。为此，我们尝试建立系统并通过实验验证分析系统可靠运行的性能。结果和结论：结果显示了通过实际气象数据将电力调度到恒定可变负载时可以产生多少额定功率的年生产情况。虽然总能源需求的 53.56% 由公用电网满足，但 46.44% 的需求由生产能源（即微电网）满足。本研究详细分析了马尔马拉大学技术学院基于 PEMFC 的混合微电网。根据性能分析的结果，将重点强调并帮助该领域研究人员的重要点如下。我们的结果令人鼓舞，并且可以通过更大样本量和良好的天气条件来验证能源采购百分比。关键词：分布式发电 (DG)、燃料电池、风力涡轮机、光伏 (PV)、性能分析
Benjumea, José; Saiidi, M.“Saiid”; Itani, Ahmad 预制桥梁计算模型的抗震性能分析与评估 DYNA, 第 87 卷，第
摘要：在内华达大学雷诺分校的地震工程实验室，对一座由预制构件组装而成的大型双跨桥梁模型进行了一系列双轴地面运动模拟试验。在试验前，使用 OpenSees 软件开发的三维计算模型估算了桥梁的响应。试验后，将测量到的关键地震响应与计算模型预测的地震响应进行比较，以评估建模假设。观察到桥梁的位移、底部剪力和滞回响应存在较大的误差。本文讨论了地震荷载、材料、预制构件的连通性和计算模型中的边界条件对误差的影响。提出了未来的建模方向以减少这些误差。关键词：预制桥，计算模型，OpenSees，振动台试验。简历：Un puente de gran escala, de dos vanos, construido con varios elementos prefabricados fue ensayado bajo sismos biaxises en una mesa sísmica del Laboratorio de Ingeniería Sísmica de la Universidad de Nevada, Reno.通过使用 OpenSees 软件中的数字模型三维解集来估计预期的预测结果。在对数字模型的预测结果进行比较期间，重要的是要考虑模型的设计有效性。 La comparación reveló diferencias relativamente grandes en desplazamientos, cortante basal, y respuesta histerética.对西斯米卡的兴奋、材料、预制元件的连接、以及在文章中讨论的错误的前沿条件和错误的影响。不同的模型指导可以减少错误。参数：预制构件、计算模型、OpenSees、台面结构。
混合级联热泵和用于住宅建筑物的热电器存储系统：实验测试和性能分析
1可能的“无”能量，CNR Itae，意大利墨西拿98126；安东尼奴。）;）; davitation.aloids.cnr.it（D.A.）;法语（F.S.）; giuseppe.dino@it.cnr.it（G.E.D.）;2 svarv@mail.ntu.r（e.v.）; takar@mail.ntua.ngur（s.k.）3 Akg肉汤，Am Hohlen Weg 31，34369德国祝福； birgo.nitsch@kruppe.de（B.N.）; 4 GMBH，围攻，德国慕尼黑80803； andre.grosse@grushing.cool（A.G.）; 5 Daikin Europe N.V.，AG。君士坦丁str。50，15124 Maretus，希腊； 2000年邻国，瑞士；第7章章观察小组，奇妙的大学，S/N城堡的树林，25001 Lleida，西班牙； David.verb.cat（D.V.）;引起@cabe@udface@cat（l.f.c.）; gabriel.zsembinski@udl.cat（G.Z。）*正确：值。
并网太阳能光伏风能混合能源系统性能分析
a 研究学者，电气与电子工程系，Sri Satya Sai 科技与医学科学大学，Sehore，博帕尔印多尔路，中央邦，印度 b 研究指南，电气与电子工程系，Sri Satya Sai 科技与医学科学大学，Sehore，博帕尔印多尔路，中央邦，印度 文章历史： 收到日期：2021 年 1 月 11 日；接受日期：2021 年 2 月 27 日；在线发表日期：2021 年 4 月 5 日 摘要：电能成为人类的必需品。电能的产生主要依赖于化石燃料，它们在自然界中是有限的，也是环境污染的罪魁祸首。可再生能源为未来提供了更好的选择。与传统能源相比，经济性是可再生能源的一个主要问题，具有可行性和效率。本文研究了连接到电网并为大型电厂提供临界可变负载的光伏 (PV)-风电混合系统的性能分析和控制。混合电力系统采用提取最大功率点的技术，以便在变化的气候条件下获取最大功率。此外，还提出了功率流控制策略来满足工厂的关键负载需求。在不同环境条件下分析了所提出的混合系统的动态性能。仿真结果证明了所提出的最大功率点跟踪 (MPPT) 策略在应对一天中天气条件快速变化方面的有效性。关键词：光伏、MPPT 控制、混合能源、风力涡轮机。介绍
在RSVP范式下，基于BCI的拼写器中具有不同类型的视觉刺激的性能分析
大脑计算机界面（BCI）系统为严重运动残疾患者提供了替代通信通道，可以使用无肌肉运动与环境互动。近年来，与最经常研究的基于BCI的拼写范式相比，对非目光依赖的脑部计算机界面范式的研究的重要性一直在增加。在RCP范式下已经验证了用于通信目的的几种视觉修改尚未在最扩展的非目光依赖的快速串行视觉呈现（RSVP）范式下进行验证。因此，在本研究中，根据RSVP评估了三组不同的刺激，并具有以下交流特征：白色字母（WL），著名面部（FF），中性图片（NP）。11个健康受试者参加了该实验，其中受试者必须经历校准阶段，在线阶段以及最终的主观问卷完成阶段。结果表明，FF和NP刺激在校准和在线阶段促进了更好的性能，在FF范式中稍好。关于主观问卷，与WL刺激相反，参与者再次首选FF和NP，但这次NP刺激得分略高。这些发现表明，与最常用的基于字母的刺激相比，将FF和NP用于基于RSVP的拼写器可能是有益的，可以提高信息传输速率，并且可以代表具有改变眼运动功能的个人的有希望的通信系统。