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Advanced Methods of Solid Oxide Fuel Cell Modeling [Electronic resource] / by Jaroslaw Milewski, Konrad Swirski, Massimo Santarelli, Pierluigi Leone.

By: Milewski, Jaroslaw.
Contributor(s): Swirski, Konrad | Santarelli, Massimo | Leone, Pierluigi | SpringerLink (Online service).
Material type: materialTypeLabelBookSeries: Green Energy and Technology; .Publisher: Reino Unido: Description: XIV, 218 p.: online resource.ISBN: 9780857292629.Subject(s): INTELIGENCIA ARTIFICIAL | PRODUCTION OF ELECTRIC ENERGY OR POWER | MATHEMATICS | ARTIFICIAL INTELLIGENCE (INCL. ROBOTICS.) | ENGINEERING | MATHEMATICAL MODELING AND INDUSTRIAL MATHEMATICS | MATEMÁTICAS | INGENIERÍA QUÍMICA | POWER ELECTRONICS, ELECTRICAL MACHINES AND NETWORKSDDC classification: 003.3 Online resources: ir a documento
Contents:
1. Introduction -- 2. Theory -- 3. Advanced Methods in Mathematical Modeling -- 4. Experimental Investigation -- 5. SOFC Modeling.
Summary: Las pilas de combustible son considerados por muchos como el futuro de las industrias de la energía y del transporte. La investigación intensiva en esta área ahora requiere nuevos métodos de modelado de funcionamiento de la célula de combustible y el diseño de la célula . Modelos matemáticos típicos se basan en la descripción del proceso físico de las células de combustible y requieren un conocimiento detallado de las propiedades microscópicas que rigen tanto las reacciones químicas y electroquímicas . Métodos avanzados de modelado de la célula de combustible de óxido sólido propone la metodología alternativa de las redes neuronales artificiales generalizadas ( ANN ) de pilas de combustible de óxido sólido ( SOFC ) de modelado. Métodos avanzados de modelado de la célula de combustible de óxido sólido proporciona una descripción completa de la teoría moderna de células de combustible y una guía para la elaboración de modelos matemáticos de SOFC , con especial énfasis en el uso de redes neuronales . Hasta ahora , la mayoría de los AA ecuaciones involucradas en modelos SOFC han requerido la adición de numerosos factores que son difíciles de determinar . La red neuronal artificial ( ANN ) se puede aplicar para simular el comportamiento de un objeto sin una solución algorítmica , simplemente mediante la utilización de los datos experimentales disponibles . La metodología ANN discutió en Métodos Avanzados de Modelado de la célula de combustible de óxido sólido puede ser utilizado tanto por investigadores y profesionales para optimizar el diseño de SOFC . Los lectores tienen acceso a material detallado sobre universales modelado pila de combustible y la optimización del proceso de diseño , y también serán capaces de descubrir la información completa sobre las pilas de combustible y la teoría de la inteligencia artificial.
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DOCUMENTOS DIGITALES DOCUMENTOS DIGITALES Biblioteca Jorge Álvarez Lleras
003.3 223 (Browse shelf) Ej. 1 1 Available D000152
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1. Introduction -- 2. Theory -- 3. Advanced Methods in Mathematical Modeling -- 4. Experimental Investigation -- 5. SOFC Modeling.

Las pilas de combustible son considerados por muchos como el futuro de las industrias de la energía y del transporte. La investigación intensiva en esta área ahora requiere nuevos métodos de modelado de funcionamiento de la célula de combustible y el diseño de la célula . Modelos matemáticos típicos se basan en la descripción del proceso físico de las células de combustible y requieren un conocimiento detallado de las propiedades microscópicas que rigen tanto las reacciones químicas y electroquímicas . Métodos avanzados de modelado de la célula de combustible de óxido sólido propone la metodología alternativa de las redes neuronales artificiales generalizadas ( ANN ) de pilas de combustible de óxido sólido ( SOFC ) de modelado. Métodos avanzados de modelado de la célula de combustible de óxido sólido proporciona una descripción completa de la teoría moderna de células de combustible y una guía para la elaboración de modelos matemáticos de SOFC , con especial énfasis en el uso de redes neuronales . Hasta ahora , la mayoría de los AA ecuaciones involucradas en modelos SOFC han requerido la adición de numerosos factores que son difíciles de determinar . La red neuronal artificial ( ANN ) se puede aplicar para simular el comportamiento de un objeto sin una solución algorítmica , simplemente mediante la utilización de los datos experimentales disponibles . La metodología ANN discutió en Métodos Avanzados de Modelado de la célula de combustible de óxido sólido puede ser utilizado tanto por investigadores y profesionales para optimizar el diseño de SOFC . Los lectores tienen acceso a material detallado sobre universales modelado pila de combustible y la optimización del proceso de diseño , y también serán capaces de descubrir la información completa sobre las pilas de combustible y la teoría de la inteligencia artificial.

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