Computational Tools for Energy Harvesting Applications
Editat de Abhishek Sharma, Shailendra Rajput, Moshe Averbukh, Mangey Ramen Limba Engleză Paperback – noi 2025
În dezvoltarea sistemelor regenerabile moderne, optimizarea parametrilor pentru o celulă de combustibil cu membrană schimbătoare de protoni (PEM) reprezintă un exercițiu critic de inginerie. Computational Tools for Energy Harvesting Applications abordează exact această complexitate, oferind nu doar fundamentul teoretic, ci și algoritmii computaționali necesari pentru modelarea răspunsului acestor dispozitive în condiții variabile de sarcină. Remarcăm modul în care autorii integrează metodele numerice tradiționale cu tehnici avansate de tip „swarm intelligence” pentru a maximiza eficiența conversiei energetice. Structura volumului reflectă o progresie logică, de la analiza traductoarelor piezoelectrice și a harvestere-lor electromagnetice, până la soluții software pentru predicția radiației solare globale. Dacă Energy Harvesting and Energy Efficiency de Nicu Bizon v-a oferit cadrul teoretic și o privire de ansamblu asupra stadiului tehnologic, această carte oferă instrumentele practice și algoritmii hibrizi necesari implementării efective în faza de proiectare. Această lucrare se poziționează ca un punct de convergență în opera editorilor, în special pentru Mangey Ram. Dacă în Swarm Intelligence acesta explora algoritmii de optimizare ca disciplină de sine stătătoare, aici vedem aplicarea lor riguroasă în managementul energiei, similară cu direcția tehnologică din Smart Embedded Systems. Credem că valoarea adăugată rezidă în secțiunile dedicate modelării în condiții de umbrire parțială a sistemelor fotovoltaice, o problemă practică majoră rezolvată aici prin modelare empirică și computațională.
Preț: 876.30 lei
Preț vechi: 1203.14 lei
-27%
Carte disponibilă
Livrare economică 08-22 mai
Specificații
ISBN-10: 0443160600
Pagini: 340
Dimensiuni: 151 x 229 mm
Editura: ELSEVIER SCIENCE
De ce să citești această carte
Recomandăm această resursă inginerilor electrici și cercetătorilor care au nevoie de metode matematice concrete pentru creșterea randamentului sistemelor de micro-generare. Veți câștiga acces la algoritmi de machine learning gata de aplicat în optimizarea componentelor piezoelectrice și solare, transformând teoria abstractă în soluții de proiectare validate numeric.
Descriere scurtă
The mathematical techniques and computational tools are provided for response analysis and optimization of diverse energy harvesters, including from fixed renewable energy systems – wind, solar, etc. – and portable devices such as PEM fuel cells. This is a valuable reference for students and researchers working in the field of renewable energy harvesting and its application, as well as electrical and mechanical engineers.
- Provides analytical tools and computational algorithms, including hybrid and machine learning algorithms, for designing energy harvesters
- Examines and critically compares energy harvesting systems, analyzes their design, and identifies methods for optimization
- Analyzes energy harvester types by their application and the computational tools and algorithms they use
Cuprins
2. Optimization and computational modeling of piezoelectric transducers
3. Parameter optimization techniques for proton exchange membrane fuel cell
4. Parametric modeling of electromagnetic energy harvester
5. Title: Engineering Applications of Swarm Intelligence
6. Applications of swarm Intelligence and machine learning algorithms in energy harvesting system
7. Role of mathematical modelling in Energy Harvesters
8. Study on solar energy systems during partial shading conditions
9. Prediction of global solar radiation using a single empirical model for diversified locations