Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
LW
Lei Wang
Author with expertise in Process Fault Detection and Diagnosis in Industries
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
9
(22% Open Access)
Cited by:
428
h-index:
17
/
i10-index:
24
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Graphene/poly(vinylidene fluoride) composites with high dielectric constant and low percolation threshold

Ping Fan et al.Aug 21, 2012
In aiming to obtain highly flexible polymer composites with high dielectric performance, graphene/poly(vinylidene fluoride) (PVDF) composites with a multi-layered structure were proposed and prepared. Graphene sheets were prepared by reducing graphene oxide using phenylhydrazine, which could effectively alleviate aggregation of the graphene sheets. A two-step method, including solution casting and compression molding, was employed to fabricate the graphene/PVDF composites. The composites showed an alternative multi-layered structure of graphene sheets and PVDF. Due to their unique structure, the composites had an extremely low percolation threshold (0.0018 volume fraction of graphene), which was the lowest percolation threshold ever reported among PVDF-based polymer composites. A high dielectric constant of more than 340 at 100 Hz could be obtained within the vicinity of the percolation threshold when the graphene volume fraction was 0.00177. Above the percolation threshold, the dielectric constant continued to increase and a maximum value of as high as 7940 at 100 Hz was observed when the graphene volume fraction was 0.0177.
0

Distributed Secondary Control for Power Allocation and Voltage Restoration in Islanded DC Microgrids

Fanghong Guo et al.Mar 19, 2018
This paper presents a distributed secondary control scheme for accurate power allocation and voltage restoration in islanded dc microgrids. Conventionally the droop control function is employed in the primary control layer to realize power sharing among the distributed generators (DGs) in a decentralized fashion. However, the dc bus voltage may deviate from its nominal value due to different load profiles. In order to restore the dc bus voltage to its nominal value while maintaining the power sharing accuracy, a distributed control scheme is proposed in the secondary control layer. By using limited information of dc bus voltage and the secondary control inputs of their neighboring controllers, a distributed secondary control input can be designed and then sent to its corresponding primary controller. Besides, compared to most existing methods, no global information is required and only dc bus voltage feedback is needed. In addition, by employing the idea of pinning control, our proposed secondary control can be further simplified by only sending the dc bus voltage to one DG. An islanded dc microgrid test system is built in the MATLAB Simulink environment to validate our proposed method. An experimental prototype consisting of two DGs is designed to demonstrate the newly proposed approach and verify the obtained theoretical results.
0

Online Identification of PEMFC Polarization Curves With Nonlinear Concentration Loss

Haisong Xu et al.Jan 1, 2025
Polarization curve plays a significant role in proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) monitoring and control. However, the classical semiempirical model of polarization curve is nonseparably parameterizated due to its nonlinear concentration loss. To transform the model into a linear regression equation (LRE), a differential operator-based method is introduced. Then, for the estimation of the derived LRE, four online estimators including gradient descent (GD) estimator, least squares (LS) estimator, dynamic regressor extension and mixing-based least squares (DREM+LS) estimator, and composite learning (CL) estimator are employed and compared in practical PEMFC systems. To further validate their universality, two experiments with different operating conditions were conducted on two different PEMFCs. Based on the experimental results, an in-depth comparative analysis of these estimators is provided to verify theoretical results. The experimental results reveal that, compared with the classical GD and LS estimators, DREM+LS and CL estimators achieved better performance in both steady and transient states, showing a smoother tracking process and faster response speed.
0

Having Deep Investigation on Predicting Unconfined Compressive Strength by Decision Tree in Hybrid and Individual Approaches

Qingqing Zhang et al.Jan 1, 2024
In the field of geotechnical engineering Rocks' unconfined compressive strength (UCS) is an important variable that plays a significant part in civil engineering projects like foundation design, mining, and tunneling. These projects' stability and safety depend on how accurately UCS predicts the future. In this study, machine learning (ML) techniques are applied to forecast UCS for soil-stabilizer combinations. This study aims to build complex and highly accurate predictive models using the robust Decision Tree (DT) as a primary ML tool. These models show relationships between UCS considering a variety of intrinsic soil properties, including dispersion, plasticity, linear particle size shrinkage, and the kind of and number of stabilizing additives. Furthermore, this paper integrates two meta-heuristic algorithms: the Population-based‎ vortex search algorithm (PVS) and the Arithmetic optimizer algorithm (AOA) to enhance the precision of models. These algorithms work in tandem to bolster the accuracy of predictive models. This study has subjected models to rigorous validation by analyzing UCS samples from different soil types, drawing from historical stabilization test results. This study unveils three noteworthy models: DTAO, DTPB, and an independent DT model. Each model provides invaluable insights that support the meticulous projection of UCS for soil-stabilizer blends. Notably, the DTAO model stands out with exceptional performance metrics. With an R2 value of 0.998 and an impressively low RMSE of 1.242, it showcases precision and reliability. These findings not only underscore the accuracy of the DTAO model but also emphasize its effectiveness in predicting soil stabilization outcomes.