35 research outputs found
Active Sums I
Given a generating family F of subgroups of a group G, closed under conjugation and with partial order compatible with inclusion, a new group S can be constructed, taking into account the multiplication in the subgroups and their mutual actions given by conjugation. The group S is called the active sum of F, has G as a homomorph and is such that S/Z(S) ' G/Z(G), where Z denotes the center. The basic question we investigate in this paper is: when is the active sum S of the family F isomorphic to the group G? The conditions found to answer this question are often of a homological nature. We show that the following groups are active sums of cyclic subgroups: free groups, semidirect products of cyclic groups, Coxeter groups, Wirtinger approximations, groups of order p3 with p an odd prime, simple groups with trivial Schur multiplier, and special linear groups SLn(q) with a few exceptions. We show as well that every finite group G such that G/G0 is not cyclic is the active sum of proper normal subgroups
Estudio de la curva I-V de celdas individuales en paneles fotovoltaicos
Se desarroll贸 un m茅todo para la obtenci贸n de las curvas IV de cada una de las celdas de un panel solar fotovoltaico sin necesidad de desarmar el mismo. A partir de dichas curvas se determinaron par谩metros f铆sicos: corrientes de saturaci贸n y factor de idealidad de diodo de las celdas mediante el ajuste a un modelo te贸rico. Se verific贸 el m茅todo midiendo en forma directa las curvas IV a oscuras de las celdas de un panel accediendo a las mismas a trav茅s del laminado.A method for obtaining the individual IV curves of the solar cells of a photovoltaic module without disassembling it was developed. Physical parameters: Diode ideality factor and Saturation currents were determined by fitting with a theoretical model. The method was verified by direct determination of de individual dark IV curves through the module laminateAsociaci贸n Argentina de Energ铆as Renovables y Medio Ambiente (ASADES
Estudio de la curva I-V de celdas individuales en paneles fotovoltaicos
Se desarroll贸 un m茅todo para la obtenci贸n de las curvas IV de cada una de las celdas de un panel solar fotovoltaico sin necesidad de desarmar el mismo. A partir de dichas curvas se determinaron par谩metros f铆sicos: corrientes de saturaci贸n y factor de idealidad de diodo de las celdas mediante el ajuste a un modelo te贸rico. Se verific贸 el m茅todo midiendo en forma directa las curvas IV a oscuras de las celdas de un panel accediendo a las mismas a trav茅s del laminado.A method for obtaining the individual IV curves of the solar cells of a photovoltaic module without disassembling it was developed. Physical parameters: Diode ideality factor and Saturation currents were determined by fitting with a theoretical model. The method was verified by direct determination of de individual dark IV curves through the module laminateAsociaci贸n Argentina de Energ铆as Renovables y Medio Ambiente (ASADES
Estimaci贸n de la energ铆a generada por paneles fotovoltaicos a partir de par谩metros clim谩ticos mediante el uso de redes neurales
Se utilizaron redes neurales para predecir la energ铆a el茅ctrica generada por un panel fotovoltaico, en una dada regi贸n, a partir de las caracter铆sticas clim谩ticas de la misma. Tambi茅n se pudo correlacionar la eficiencia del panel en funci贸n de la temperatura m谩xima de trabajo y 茅sta en funci贸n de la temperatura m谩xima del medio ambiente y la velocidad del viento. Los resultados hallados permiten afirmar que las redes neurales pueden utilizarse para evaluar a priori la disponibilidad del recurso solar y la energ铆a el茅ctrica que puede ser generada por una instalaci贸n fotovoltaica, en una dada ubicaci贸n, conociendo ciertos par谩metros meteorol贸gicos.Neural nets were used to predict the energy produced by a photovoltaic module under given meteorological conditions. The conversion efficiency was correlated with module麓s temperature and this latter with ambient temperature and wind speed. From the results it is possible to assert that neural nets can be used to determine the generated photovoltaic energy for a given geographical place knowing certain meteorological parameters.Asociaci贸n Argentina de Energ铆as Renovables y Medio Ambiente (ASADES
Estimaci贸n de la energ铆a generada por paneles fotovoltaicos a partir de par谩metros clim谩ticos mediante el uso de redes neurales
Se utilizaron redes neurales para predecir la energ铆a el茅ctrica generada por un panel fotovoltaico, en una dada regi贸n, a partir de las caracter铆sticas clim谩ticas de la misma. Tambi茅n se pudo correlacionar la eficiencia del panel en funci贸n de la temperatura m谩xima de trabajo y 茅sta en funci贸n de la temperatura m谩xima del medio ambiente y la velocidad del viento. Los resultados hallados permiten afirmar que las redes neurales pueden utilizarse para evaluar a priori la disponibilidad del recurso solar y la energ铆a el茅ctrica que puede ser generada por una instalaci贸n fotovoltaica, en una dada ubicaci贸n, conociendo ciertos par谩metros meteorol贸gicos.Neural nets were used to predict the energy produced by a photovoltaic module under given meteorological conditions. The conversion efficiency was correlated with module麓s temperature and this latter with ambient temperature and wind speed. From the results it is possible to assert that neural nets can be used to determine the generated photovoltaic energy for a given geographical place knowing certain meteorological parameters.Asociaci贸n Argentina de Energ铆as Renovables y Medio Ambiente (ASADES
Estimaci贸n de la energ铆a generada por paneles fotovoltaicos a partir de par谩metros clim谩ticos mediante el uso de redes neurales
Se utilizaron redes neurales para predecir la energ铆a el茅ctrica generada por un panel fotovoltaico, en una dada regi贸n, a partir de las caracter铆sticas clim谩ticas de la misma. Tambi茅n se pudo correlacionar la eficiencia del panel en funci贸n de la temperatura m谩xima de trabajo y 茅sta en funci贸n de la temperatura m谩xima del medio ambiente y la velocidad del viento. Los resultados hallados permiten afirmar que las redes neurales pueden utilizarse para evaluar a priori la disponibilidad del recurso solar y la energ铆a el茅ctrica que puede ser generada por una instalaci贸n fotovoltaica, en una dada ubicaci贸n, conociendo ciertos par谩metros meteorol贸gicos.Neural nets were used to predict the energy produced by a photovoltaic module under given meteorological conditions. The conversion efficiency was correlated with module麓s temperature and this latter with ambient temperature and wind speed. From the results it is possible to assert that neural nets can be used to determine the generated photovoltaic energy for a given geographical place knowing certain meteorological parameters.Asociaci贸n Argentina de Energ铆as Renovables y Medio Ambiente (ASADES
Determinaci贸n del 谩ngulo 贸ptimo de inclinaci贸n para la instalaci贸n de m贸dulos fotovoltaicos mediante el uso de redes neurales
Mediante el uso de redes neurales se calcul贸 el 谩ngulo 贸ptimo y la energ铆a mensual generada por m贸dulos fotovoltaicos a partir de par谩metros del clima. Se tomaron datos durante un a帽o de la radiaci贸n incidente en el plano de los m贸dulos y su temperatura de trabajo. De dos centrales meteorol贸gicas cercanas, se tomaron los datos diarios de Heliofan铆a, temperatura, humedad relativa ambiente, presi贸n atmosf茅rica y velocidad del viento. Con fines comparativos se utilizaron datos publicados por la NASA. Se logr贸 una buena estimaci贸n de la energ铆a generada por los m贸dulos, su dependencia con el 谩ngulo de inclinaci贸n y su temperatura m谩xima de trabajo. Los resultados hallados permiten afirmar que, a煤n sin datos de la radiaci贸n solar directa y difusa, se puede evaluar la energ铆a el茅ctrica que puede ser generada por una instalaci贸n fotovoltaica y definir el 谩ngulo 贸ptimo de instalaci贸n de los paneles respecto de la horizontal.Neural networks were used to calculate the optimum tilt angle and the energy generated by photovoltaic modules from climatic parameters. Incident energy on the module plane, generated electric energy and module work temperature were measured along a full year. Heliophany, Temperature, ambient relative humidity, atmospheric pressure and wind speed data were obtained from two meteorological stations nearby. Data published by NASA for the same period were also used for comparison purpouses. A very good estimation of the energy generated by modules and its maximum work temperature was obtained. According to our findings, even though direct and diffuse solar radiation data are unknown, neural network may be used not only for an a priori evaluation of solar resource availability and electric energy generation, but also to define the optimum tilt angle of the photovoltaic installation.Asociaci贸n Argentina de Energ铆as Renovables y Medio Ambiente (ASADES
Determinaci贸n del 谩ngulo 贸ptimo de inclinaci贸n para la instalaci贸n de m贸dulos fotovoltaicos mediante el uso de redes neurales
Mediante el uso de redes neurales se calcul贸 el 谩ngulo 贸ptimo y la energ铆a mensual generada por m贸dulos fotovoltaicos a partir de par谩metros del clima. Se tomaron datos durante un a帽o de la radiaci贸n incidente en el plano de los m贸dulos y su temperatura de trabajo. De dos centrales meteorol贸gicas cercanas, se tomaron los datos diarios de Heliofan铆a, temperatura, humedad relativa ambiente, presi贸n atmosf茅rica y velocidad del viento. Con fines comparativos se utilizaron datos publicados por la NASA. Se logr贸 una buena estimaci贸n de la energ铆a generada por los m贸dulos, su dependencia con el 谩ngulo de inclinaci贸n y su temperatura m谩xima de trabajo. Los resultados hallados permiten afirmar que, a煤n sin datos de la radiaci贸n solar directa y difusa, se puede evaluar la energ铆a el茅ctrica que puede ser generada por una instalaci贸n fotovoltaica y definir el 谩ngulo 贸ptimo de instalaci贸n de los paneles respecto de la horizontal.Neural networks were used to calculate the optimum tilt angle and the energy generated by photovoltaic modules from climatic parameters. Incident energy on the module plane, generated electric energy and module work temperature were measured along a full year. Heliophany, Temperature, ambient relative humidity, atmospheric pressure and wind speed data were obtained from two meteorological stations nearby. Data published by NASA for the same period were also used for comparison purpouses. A very good estimation of the energy generated by modules and its maximum work temperature was obtained. According to our findings, even though direct and diffuse solar radiation data are unknown, neural network may be used not only for an a priori evaluation of solar resource availability and electric energy generation, but also to define the optimum tilt angle of the photovoltaic installation.Asociaci贸n Argentina de Energ铆as Renovables y Medio Ambiente (ASADES
Determinaci贸n del 谩ngulo 贸ptimo de inclinaci贸n para la instalaci贸n de m贸dulos fotovoltaicos mediante el uso de redes neurales
Mediante el uso de redes neurales se calcul贸 el 谩ngulo 贸ptimo y la energ铆a mensual generada por m贸dulos fotovoltaicos a partir de par谩metros del clima. Se tomaron datos durante un a帽o de la radiaci贸n incidente en el plano de los m贸dulos y su temperatura de trabajo. De dos centrales meteorol贸gicas cercanas, se tomaron los datos diarios de Heliofan铆a, temperatura, humedad relativa ambiente, presi贸n atmosf茅rica y velocidad del viento. Con fines comparativos se utilizaron datos publicados por la NASA. Se logr贸 una buena estimaci贸n de la energ铆a generada por los m贸dulos, su dependencia con el 谩ngulo de inclinaci贸n y su temperatura m谩xima de trabajo. Los resultados hallados permiten afirmar que, a煤n sin datos de la radiaci贸n solar directa y difusa, se puede evaluar la energ铆a el茅ctrica que puede ser generada por una instalaci贸n fotovoltaica y definir el 谩ngulo 贸ptimo de instalaci贸n de los paneles respecto de la horizontal.Neural networks were used to calculate the optimum tilt angle and the energy generated by photovoltaic modules from climatic parameters. Incident energy on the module plane, generated electric energy and module work temperature were measured along a full year. Heliophany, Temperature, ambient relative humidity, atmospheric pressure and wind speed data were obtained from two meteorological stations nearby. Data published by NASA for the same period were also used for comparison purpouses. A very good estimation of the energy generated by modules and its maximum work temperature was obtained. According to our findings, even though direct and diffuse solar radiation data are unknown, neural network may be used not only for an a priori evaluation of solar resource availability and electric energy generation, but also to define the optimum tilt angle of the photovoltaic installation.Asociaci贸n Argentina de Energ铆as Renovables y Medio Ambiente (ASADES
Categorical Models for a Semantically Linear Lambda-calculus
This paper is about a categorical approach to model a very simple
Semantically Linear lambda calculus, named Sll-calculus. This is a core
calculus underlying the programming language SlPCF. In particular, in this
work, we introduce the notion of Sll-Category, which is able to describe a very
large class of sound models of Sll-calculus. Sll-Category extends in the
natural way Benton, Bierman, Hyland and de Paiva's Linear Category, in order to
soundly interpret all the constructs of Sll-calculus. This category is general
enough to catch interesting models in Scott Domains and Coherence Spaces