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Advanced Methods of Solid Oxide Fuel Cell Modeling

Advanced Methods of Solid Oxide Fuel Cell Modeling
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 348066805 Buchausg. u.d.T.: ‡Milewski, Jarosław: Advanced methods of solid oxide fuel cell modeling
ISBN 978-0-85729-261-2
Name Milewski, Jarosław
Świrski, Konrad
Name ANZEIGE DER KETTE Świrski, Konrad
Name Santarelli, Massimo
Leone, Pierluigi
T I T E L Advanced Methods of Solid Oxide Fuel Cell Modeling
Verlagsort London
Verlag Springer-Verlag London Limited
Erscheinungsjahr 2011
2011
Umfang Online-Ressource (XIV, 217p. 209 illus., 39 illus. in color, digital)
Reihe Green Energy and Technology
Notiz / Fußnoten Includes bibliographical references and index
Titelhinweis Buchausg. u.d.T.: ‡Milewski, Jarosław: Advanced methods of solid oxide fuel cell modeling
ISBN ISBN 978-0-85729-262-9
Klassifikation PBWH
TBJ
MAT003000
TEC009060
003.3
TA342-343
VN 6050
Kurzbeschreibung Fuel cells are widely regarded as the future of the power and transportation industries. Intensive research in this area now requires new methods of fuel cell operation modeling and cell design. Typical mathematical models are based on the physical process description of fuel cells and require a detailed knowledge of the microscopic properties that govern both chemical and electrochemical reactions. Advanced Methods of Solid Oxide Fuel Cell Modeling proposes the alternative methodology of generalized artificial neural networks (ANN) solid oxide fuel cell (SOFC) modeling. Advanced Methods of Solid Oxide Fuel Cell Modeling provides a comprehensive description of modern fuel cell theory and a guide to the mathematical modeling of SOFCs, with particular emphasis on the use of ANNs. Up to now, most of the equations involved in SOFC models have required the addition of numerous factors that are difficult to determine. The artificial neural network (ANN) can be applied to simulate an object's behavior without an algorithmic solution, merely by utilizing available experimental data. The ANN methodology discussed in Advanced Methods of Solid Oxide Fuel Cell Modeling can be used by both researchers and professionals to optimize SOFC design. Readers will have access to detailed material on universal fuel cell modeling and design process optimization, and will also be able to discover comprehensive information on fuel cells and artificial intelligence theory.
SWB-Titel-Idn 339787104
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-0-85729-262-9
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Volltext
Siehe auch Inhaltsverzeichnis
Siehe auch Einführung/Vorwort
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