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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 150 - 153 (4page)
이용수
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In recent years, thermoelectric power generators (TEGs) have attracted enormous attention as environment-friendly electric generators utilizing wasted heat. To account for large temperature ranges and improve the efficiency of TEGs, segmentation of different thermoelectric materials has been extensively studied. In this study, fast inference artificial neural network (ANN) models have been trained based on the data sets generated from COMSOL simulation for different segmentation sequence of thermoelectric materials while varying the length of each segment, and external load resistivity. Based on the generated training data sets, ANN models under Bayesian regularizations (BR) optimizer are formulated that accurately predict the power and efficiency of segmented TEGs. Finally, the objective function is formulated using the trained neural network and optimized using a genetic optimization algorithm (GOA), and the segmented TEGs with the most favorable power and efficiency outputs are suggested.
목차
Abstract
Introduction
2. Theory and experiment
3. Conclusions
References
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