Cambios

              
    

          
          
        
        

            
f
1
{
f
1
{
            
2
  "author": "L Blanco-Cocom, S Botello-Rionda, LC Ordonez, SI Valdez", 
2
  "author": "L Blanco-Cocom, S Botello-Rionda, LC Ordonez, SI Valdez", 
            
3
  "author_email": null, 
3
  "author_email": null, 
            
4
  "creator_user_id": "a3da3ec9-3fd4-47a4-8d04-0a90b09614e0", 
4
  "creator_user_id": "a3da3ec9-3fd4-47a4-8d04-0a90b09614e0", 
            
5
  "extras": [
5
  "extras": [
            
6
    {
6
    {
            
7
      "key": "Publicaci\u00f3n", 
7
      "key": "Publicaci\u00f3n", 
            
8
      "value": "Cap\u00edtulo"
8
      "value": "Cap\u00edtulo"
            
9
    }, 
9
    }, 
            
10
    {
10
    {
            
11
      "key": "Tipo", 
11
      "key": "Tipo", 
            
12
      "value": "Publicaci\u00f3n"
12
      "value": "Publicaci\u00f3n"
            
13
    }
13
    }
            
14
  ], 
14
  ], 
            
15
  "groups": [
15
  "groups": [
            
16
    {
16
    {
            
17
      "description": "Este grupo integra las publicaciones 
17
      "description": "Este grupo integra las publicaciones 
            
18
acad\u00e9micas derivadas de los proyectos de investigaci\u00f3n del 
18
acad\u00e9micas derivadas de los proyectos de investigaci\u00f3n del 
            
19
Observatorio Metropolitano CentroGeo. Incluye art\u00edculos 
19
Observatorio Metropolitano CentroGeo. Incluye art\u00edculos 
            
20
presentados en congresos nacionales e internacionales, manuscritos en 
20
presentados en congresos nacionales e internacionales, manuscritos en 
            
21
formato preprint, cap\u00edtulos de libro y trabajos publicados en 
21
formato preprint, cap\u00edtulos de libro y trabajos publicados en 
            
22
revistas cient\u00edficas especializadas. Estos materiales reflejan la 
22
revistas cient\u00edficas especializadas. Estos materiales reflejan la 
            
23
labor de investigaci\u00f3n, desarrollo metodol\u00f3gico y 
23
labor de investigaci\u00f3n, desarrollo metodol\u00f3gico y 
            
24
an\u00e1lisis territorial del observatorio, contribuyendo al avance 
24
an\u00e1lisis territorial del observatorio, contribuyendo al avance 
            
25
del conocimiento en temas urbanos, metropolitanos y geoespaciales.", 
25
del conocimiento en temas urbanos, metropolitanos y geoespaciales.", 
            
26
      "display_name": "Publicaciones", 
26
      "display_name": "Publicaciones", 
            
27
      "id": "a15a6b77-ddf5-4594-acab-7e772938a5b0", 
27
      "id": "a15a6b77-ddf5-4594-acab-7e772938a5b0", 
            
28
      "image_display_url": "", 
28
      "image_display_url": "", 
            
29
      "name": "publicaciones", 
29
      "name": "publicaciones", 
            
30
      "title": "Publicaciones"
30
      "title": "Publicaciones"
            
31
    }
31
    }
            
32
  ], 
32
  ], 
            
33
  "id": "be00ec7a-0e83-4266-9094-3e8941d41511", 
33
  "id": "be00ec7a-0e83-4266-9094-3e8941d41511", 
            
34
  "isopen": false, 
34
  "isopen": false, 
            
35
  "license_id": null, 
35
  "license_id": null, 
            
36
  "license_title": null, 
36
  "license_title": null, 
            
37
  "maintainer": null, 
37
  "maintainer": null, 
            
38
  "maintainer_email": null, 
38
  "maintainer_email": null, 
            
39
  "metadata_created": "2025-10-11T01:23:05.061089", 
39
  "metadata_created": "2025-10-11T01:23:05.061089", 
            
n
40
  "metadata_modified": "2025-10-11T01:23:05.061098", 
n
40
  "metadata_modified": "2025-10-11T01:23:05.550591", 
            
41
  "name": 
41
  "name": 
            
42
r-estimation-of-a-pemfc-using-nature-inspired-algorithm-a1383852a509", 
42
r-estimation-of-a-pemfc-using-nature-inspired-algorithm-a1383852a509", 
            
43
  "notes": "With the increasing demand for electrical energy and the 
43
  "notes": "With the increasing demand for electrical energy and the 
            
44
challenges related to its production, along with the need to be 
44
challenges related to its production, along with the need to be 
            
45
environmentally friendly to achieve sustainability for future 
45
environmentally friendly to achieve sustainability for future 
            
46
generations, proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) are emerging 
46
generations, proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) are emerging 
            
47
as a clean energy source that can effectively replace conventional 
47
as a clean energy source that can effectively replace conventional 
            
48
energy sources, in various fields of application and especially in the 
48
energy sources, in various fields of application and especially in the 
            
49
field of transportation exploiting electric vehicles (EVs). To improve 
49
field of transportation exploiting electric vehicles (EVs). To improve 
            
50
the development and control of the PEMFCs, the precise determination 
50
the development and control of the PEMFCs, the precise determination 
            
51
of its mathematical model remains an essential task. Indeed, the 
51
of its mathematical model remains an essential task. Indeed, the 
            
52
accuracy of such a model depends on the ability to overcome the 
52
accuracy of such a model depends on the ability to overcome the 
            
53
constraints associated with the nonlinearity and the numerous involved 
53
constraints associated with the nonlinearity and the numerous involved 
            
54
unknown parameters. The present paper proposes a new Dandelion 
54
unknown parameters. The present paper proposes a new Dandelion 
            
55
Optimizer (DO) to accurately identify, for the first time, the 
55
Optimizer (DO) to accurately identify, for the first time, the 
            
56
parameters of the PEMFC model. The DO addresses the weaknesses of the 
56
parameters of the PEMFC model. The DO addresses the weaknesses of the 
            
57
majority of metaheuristic algorithms related to the self-adaptation of 
57
majority of metaheuristic algorithms related to the self-adaptation of 
            
58
parameters, the stagnation of convergence to local minima, and the 
58
parameters, the stagnation of convergence to local minima, and the 
            
59
ability to refer to the whole population. The high ability of the 
59
ability to refer to the whole population. The high ability of the 
            
60
proposed method is investigated using both steady-state and dynamic 
60
proposed method is investigated using both steady-state and dynamic 
            
61
situations. The DO-based parameters estimation approach has been 
61
situations. The DO-based parameters estimation approach has been 
            
62
assessed through a specific comparative study with the most recently 
62
assessed through a specific comparative study with the most recently 
            
63
published techniques including GWO, GBO, HHO, IAEO, VSDE, and ABCDESC 
63
published techniques including GWO, GBO, HHO, IAEO, VSDE, and ABCDESC 
            
64
is performed using two typical PEMFC modules, namely 250 W PEMFC and 
64
is performed using two typical PEMFC modules, namely 250 W PEMFC and 
            
65
NedStack PS6. The results obtained proved that the proposed approach 
65
NedStack PS6. The results obtained proved that the proposed approach 
            
66
obtained promising achievements and better performances comparatively 
66
obtained promising achievements and better performances comparatively 
            
67
with well-recognized and competitive methods.", 
67
with well-recognized and competitive methods.", 
            
n
68
  "num_resources": 0, 
n
68
  "num_resources": 1, 
            
69
  "num_tags": 9, 
69
  "num_tags": 9, 
            
70
  "organization": {
70
  "organization": {
            
71
    "approval_status": "approved", 
71
    "approval_status": "approved", 
            
72
    "created": "2022-05-19T00:10:30.480393", 
72
    "created": "2022-05-19T00:10:30.480393", 
            
73
    "description": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
73
    "description": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
            
74
    "id": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
74
    "id": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
            
75
    "image_url": 
75
    "image_url": 
            
76
"2022-05-19-001030.456616FullColor1280x1024LogoOnly.png", 
76
"2022-05-19-001030.456616FullColor1280x1024LogoOnly.png", 
            
77
    "is_organization": true, 
77
    "is_organization": true, 
            
78
    "name": "observatorio-metropolitano-centrogeo", 
78
    "name": "observatorio-metropolitano-centrogeo", 
            
79
    "state": "active", 
79
    "state": "active", 
            
80
    "title": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
80
    "title": "Observatorio Metropolitano CentroGeo", 
            
81
    "type": "organization"
81
    "type": "organization"
            
82
  }, 
82
  }, 
            
83
  "owner_org": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
83
  "owner_org": "b3b3a79d-748a-4464-9471-732b6c74ec53", 
            
84
  "private": false, 
84
  "private": false, 
            
85
  "relationships_as_object": [], 
85
  "relationships_as_object": [], 
            
86
  "relationships_as_subject": [], 
86
  "relationships_as_subject": [], 
            
t
87
  "resources": [], 
t
87
  "resources": [
            
88
    {
            
89
      "cache_last_updated": null, 
            
90
      "cache_url": null, 
            
91
      "created": "2025-10-11T01:23:05.578914", 
            
92
      "datastore_active": false, 
            
93
      "description": "With the increasing demand for electrical energy 
            
94
and the challenges related to its production, along with the need to 
            
95
be environmentally friendly to achieve sustainability for future 
            
96
generations, proton exchange membrane fuel cells (PEMFCs) are emerging 
            
97
as a clean energy source that can effectively replace conventional 
            
98
energy sources, in various fields of application and especially in the 
            
99
field of transportation exploiting electric vehicles (EVs). To improve 
            
100
the development and control of the PEMFCs, the precise determination 
            
101
of its mathematical model remains an essential task. Indeed, the 
            
102
accuracy of such a model depends on the ability to overcome the 
            
103
constraints associated with the nonlinearity and the numerous involved 
            
104
unknown parameters. The present paper proposes a new Dandelion 
            
105
Optimizer (DO) to accurately identify, for the first time, the 
            
106
parameters of the PEMFC model. The DO addresses the weaknesses of the 
            
107
majority of metaheuristic algorithms related to the self-adaptation of 
            
108
parameters, the stagnation of convergence to local minima, and the 
            
109
ability to refer to the whole population. The high ability of the 
            
110
proposed method is investigated using both steady-state and dynamic 
            
111
situations. The DO-based parameters estimation approach has been 
            
112
assessed through a specific comparative study with the most recently 
            
113
published techniques including GWO, GBO, HHO, IAEO, VSDE, and ABCDESC 
            
114
is performed using two typical PEMFC modules, namely 250 W PEMFC and 
            
115
NedStack PS6. The results obtained proved that the proposed approach 
            
116
obtained promising achievements and better performances comparatively 
            
117
with well-recognized and competitive methods.", 
            
118
      "format": "HTML", 
            
119
      "hash": "", 
            
120
      "id": "fab71cf2-718e-43e0-b15f-2aaf5390f918", 
            
121
      "last_modified": null, 
            
122
      "metadata_modified": "2025-10-11T01:23:05.554763", 
            
123
      "mimetype": null, 
            
124
      "mimetype_inner": null, 
            
125
      "name": "Design optimization and parameter estimation of a PEMFC 
            
126
using nature-inspired algorithms", 
            
127
      "package_id": "be00ec7a-0e83-4266-9094-3e8941d41511", 
            
128
      "position": 0, 
            
129
      "resource_type": null, 
            
130
      "size": null, 
            
131
      "state": "active", 
            
132
      "url": "https://doi.org/10.1016/b978-0-323-91834-3.00026-0", 
            
133
      "url_type": null
            
134
    }
            
135
  ], 
            
88
  "state": "active", 
136
  "state": "active", 
            
89
  "tags": [
137
  "tags": [
            
90
    {
138
    {
            
91
      "display_name": "computer-science", 
139
      "display_name": "computer-science", 
            
92
      "id": "29cae056-cd7e-43f7-be5b-b25869a3fbf2", 
140
      "id": "29cae056-cd7e-43f7-be5b-b25869a3fbf2", 
            
93
      "name": "computer-science", 
141
      "name": "computer-science", 
            
94
      "state": "active", 
142
      "state": "active", 
            
95
      "vocabulary_id": null
143
      "vocabulary_id": null
            
96
    }, 
144
    }, 
            
97
    {
145
    {
            
98
      "display_name": "convergence-economics", 
146
      "display_name": "convergence-economics", 
            
99
      "id": "258edcd6-3946-4a99-b77a-666937cf4c7c", 
147
      "id": "258edcd6-3946-4a99-b77a-666937cf4c7c", 
            
100
      "name": "convergence-economics", 
148
      "name": "convergence-economics", 
            
101
      "state": "active", 
149
      "state": "active", 
            
102
      "vocabulary_id": null
150
      "vocabulary_id": null
            
103
    }, 
151
    }, 
            
104
    {
152
    {
            
105
      "display_name": "engineering", 
153
      "display_name": "engineering", 
            
106
      "id": "59570448-4524-44a9-b14d-5e8fa3f096a7", 
154
      "id": "59570448-4524-44a9-b14d-5e8fa3f096a7", 
            
107
      "name": "engineering", 
155
      "name": "engineering", 
            
108
      "state": "active", 
156
      "state": "active", 
            
109
      "vocabulary_id": null
157
      "vocabulary_id": null
            
110
    }, 
158
    }, 
            
111
    {
159
    {
            
112
      "display_name": "key-lock", 
160
      "display_name": "key-lock", 
            
113
      "id": "3fb54f16-31ac-41fa-a9af-3a7263817bec", 
161
      "id": "3fb54f16-31ac-41fa-a9af-3a7263817bec", 
            
114
      "name": "key-lock", 
162
      "name": "key-lock", 
            
115
      "state": "active", 
163
      "state": "active", 
            
116
      "vocabulary_id": null
164
      "vocabulary_id": null
            
117
    }, 
165
    }, 
            
118
    {
166
    {
            
119
      "display_name": "mathematical-optimization", 
167
      "display_name": "mathematical-optimization", 
            
120
      "id": "b33a86ee-df39-4619-8165-c8d73afbf5a4", 
168
      "id": "b33a86ee-df39-4619-8165-c8d73afbf5a4", 
            
121
      "name": "mathematical-optimization", 
169
      "name": "mathematical-optimization", 
            
122
      "state": "active", 
170
      "state": "active", 
            
123
      "vocabulary_id": null
171
      "vocabulary_id": null
            
124
    }, 
172
    }, 
            
125
    {
173
    {
            
126
      "display_name": "maxima-and-minima", 
174
      "display_name": "maxima-and-minima", 
            
127
      "id": "e9ae8169-7e55-4a25-b2a1-a86ad13c7319", 
175
      "id": "e9ae8169-7e55-4a25-b2a1-a86ad13c7319", 
            
128
      "name": "maxima-and-minima", 
176
      "name": "maxima-and-minima", 
            
129
      "state": "active", 
177
      "state": "active", 
            
130
      "vocabulary_id": null
178
      "vocabulary_id": null
            
131
    }, 
179
    }, 
            
132
    {
180
    {
            
133
      "display_name": "nonlinear-system", 
181
      "display_name": "nonlinear-system", 
            
134
      "id": "2ead50b7-2ff8-48ad-bc7a-300e774a61eb", 
182
      "id": "2ead50b7-2ff8-48ad-bc7a-300e774a61eb", 
            
135
      "name": "nonlinear-system", 
183
      "name": "nonlinear-system", 
            
136
      "state": "active", 
184
      "state": "active", 
            
137
      "vocabulary_id": null
185
      "vocabulary_id": null
            
138
    }, 
186
    }, 
            
139
    {
187
    {
            
140
      "display_name": "population", 
188
      "display_name": "population", 
            
141
      "id": "e1a21843-827e-4cda-84db-aad1115ef03f", 
189
      "id": "e1a21843-827e-4cda-84db-aad1115ef03f", 
            
142
      "name": "population", 
190
      "name": "population", 
            
143
      "state": "active", 
191
      "state": "active", 
            
144
      "vocabulary_id": null
192
      "vocabulary_id": null
            
145
    }, 
193
    }, 
            
146
    {
194
    {
            
147
      "display_name": "proton-exchange-membrane-fuel-cell", 
195
      "display_name": "proton-exchange-membrane-fuel-cell", 
            
148
      "id": "9db363bc-c2f8-40e4-897b-3586bf7c00b8", 
196
      "id": "9db363bc-c2f8-40e4-897b-3586bf7c00b8", 
            
149
      "name": "proton-exchange-membrane-fuel-cell", 
197
      "name": "proton-exchange-membrane-fuel-cell", 
            
150
      "state": "active", 
198
      "state": "active", 
            
151
      "vocabulary_id": null
199
      "vocabulary_id": null
            
152
    }
200
    }
            
153
  ], 
201
  ], 
            
154
  "title": "Design optimization and parameter estimation of a PEMFC 
202
  "title": "Design optimization and parameter estimation of a PEMFC 
            
155
using nature-inspired algorithms", 
203
using nature-inspired algorithms", 
            
156
  "type": "dataset", 
204
  "type": "dataset", 
            
157
  "url": "https://doi.org/10.1016/b978-0-323-91834-3.00026-0", 
205
  "url": "https://doi.org/10.1016/b978-0-323-91834-3.00026-0", 
            
158
  "version": null
206
  "version": null
            
159
}
207
}