Consiglio Nazionale delle Ricerche

Tipo di prodottoArticolo in rivista
TitoloHigh power fuel cell simulator based on artificial neural network
Anno di pubblicazione2010
Formato
  • Elettronico
  • Cartaceo
Autore/iChàvez-Ramirez, A. U. ; Muñoz-Guerrero, R. ; Duròn-Torres, S.M. ; Ferraro, M. ; Brunaccini, G. ; Sergi, F. ; Antonucci, V. ; Arriaga, L.G.
Affiliazioni autoriChàvez-Ramirez A.U. - Departamento de Ingenier?´a Ele´ctrica, CINVESTAV-IPN. Av. Instituto Polite´cnico Nacional No. 2508, D.F. CP 07360, Mexico ; Muñoz-Guerrero R. - Departamento de Ingenier?´a Ele´ctrica, CINVESTAV-IPN. Av. Instituto Polite´cnico Nacional No. 2508, D.F. CP 07360, Mexico ; Duròn-Torres S.M. - Unidad Acade´mica de Ciencias Qu?´micas, Universidad Auto´noma de Zacatecas, Campus Siglo XXI, Edif. 6, Mexico ; Arriaga L.G. - Centro de Investigacio´n y Desarrollo Tecnolo´gico en Electroqu?´mica S.C., Parque Tecnolo´gico Quere´taro, Sanfandila, Pedro Escobedo, Quere´taro, Mexico
Autori CNR e affiliazioni
  • GIOVANNI BRUNACCINI
  • FRANCESCO SERGI
  • VINCENZO ANTONUCCI
  • MARCO FERRARO
Lingua/e
  • inglese
AbstractArtificial Neural Network (ANN) has become a powerful modeling tool for predicting the performance of complex systems with no well-known variable relationships due to the inherent properties. A commercial Polymeric Electrolyte Membrane fuel cell (PEMFC) stack (5 kW) was modeled successfully using this tool, increasing the number of test into the 7 inputs - 2 outputs-dimensional spaces in the shortest time, acquiring only a small amount of experimental data. Some parameters could not be measured easily on the real system in experimental tests; however, by receiving the data from PEMFC, the ANN could be trained to learn the internal relationships that govern this system, and predict its behavior without any physical equations. Confident accuracy was achieved in this work making possible to import this tool to complex systems and applications.
Lingua abstractinglese
Altro abstract-
Lingua altro abstract-
Pagine da12125
Pagine a12133
Pagine totali-
RivistaInternational journal of hydrogen energy
Attiva dal 1976
Editore: Pergamon Press. - New York
Paese di pubblicazione: Regno Unito
Lingua: inglese
ISSN: 0360-3199
Titolo chiave: International journal of hydrogen energy
Titolo proprio: International journal of hydrogen energy.
Titolo abbreviato: Int. j. hydrogen energy
Numero volume della rivista35
Fascicolo della rivista21
DOI10.1016/j.ijhydene.2009.09.071
Verificato da refereeSì: Internazionale
Stato della pubblicazione-
Indicizzazione (in banche dati controllate)
  • ISI Web of Science (WOS) (Codice:000283959900049)
  • Scopus (Codice:2-s2.0-77956378406)
Parole chiave-
Link (URL, URI)-
Titolo parallelo-
Licenza-
Scadenza embargo-
Data di accettazione-
Note/Altre informazioni-
Strutture CNR
  • ITAE — Istituto di tecnologie avanzate per l'energia "Nicola Giordano"
Moduli/Attività/Sottoprogetti CNR
  • ET.P03.008.001 : Sistemi per Applicazioni Stazionarie
Progetti Europei-
Allegati
High power fuel cell simulator based on artificial (documento privato )
Tipo documento: application/pdf

Dati associati a vecchie tipologie
I dati associati a vecchie tipologie non sono modificabili, derivano dal cambiamento della tipologia di prodotto e hanno solo valore storico.
Editore
  • Pergamon-Elsevier Science Ltd., Oxford (Regno Unito)

Dati storici
I dati storici non sono modificabili, sono stati ereditati da altri sistemi (es. Gestione Istituti, PUMA, ...) e hanno solo valore storico.
Area valutazione CIVRIngegneria industriale e informatica
Rivista ISIINTERNATIONAL JOURNAL OF HYDROGEN ENERGY [46886J0]