Шифр НБУВ: Ж100357 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Транспортна система на основі двигуна внутрішнього згоряння створює серйозні проблеми, такі як зростання рівня забруднення атмосфери та виснаження природних ресурсів. Для ефективного розподілу енергії між двигуном і батареєю необхідна складна система управління енергією. Ефективна стратегія розподілу потужності може призвести до кращої економії палива та продуктивності електромобілів (EV). У роботі запропоновано метод навчання з підкріпленням з використанням глибокого навчання Q (DQL), який є новим алгоритмом з підкріпленням (IS-DRLA), оптимізованим для групи Improved Swarm, розробленим для контролю управління енергією. Щоб виконати оновлення вагових коефіцієнтів нейронної мережі, цей метод обчислює використання модифікованої версії методу оптимізації роя. Запропонована система IS-DRLA проходить навчання та перевірку з використанням високоточних реалістичних умов водіння, після чого вона порівнюється зі стандартним підходом. Індекси продуктивності, такі як стан заряду (SOC) і функція витрат і втрат палива, аналізуються на ефективність запропонованого методу (IS-DRLA). Відповідно до висновків, нещодавно запропонований IS-DRLA здатний досягати вищого темпу навчання з нижчим загальним споживанням палива.

Завдяки унікальним властивостям графен є привабливою м'якою речовиною, яку можна використовувати в різних цілях. Даний огляд зосереджено на двох важливих проблемах, які необхідно вирішити, щоб використовувати властивості наноструктур на основі графену: формування наноструктур на основі графену з різними чітко визначеними структурними варіаціями та наночастинки на основі мікроорганізмів як функціональні наноструктури. Перш ніж можна буде повністю використати відмінні якості наночастинок на основі графену, потрібно вирішити кожну з цих проблем. У даному критичному аналізі з точки зору хімії та наноматеріалів надано стислий підсумок останніх значних досягнень у створенні наноматеріалів на основі графену; охоплено синтез, характеристику та застосування графенових наноматеріалів у дисциплінах енергетики та реабілітації забруднення навколишнього середовища, включаючи сонячні елементи, літій-іонні батареї, суперконденсатори, а також адсорбцію та деградацію забруднювачів із величезних кількостей воднего середовища. У матеріалах дослідження також обговорено найбільш значущі виклики та можливості.