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Enregistrement W1922932301 · doi:10.1109/ecce.2015.7310577

A novel grain oriented lamination rotor core assembly for a synchronous reluctance traction motor with reduced torque ripple

2015· article· en· W1922932301 sur OpenAlexaff
Seyedmorteza Taghavi, Pragasen Pillay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTorque rippleCogging torqueReluctance motorSwitched reluctance motorLaminationTorque densityTorqueDirect torque controlRotor (electric)Synchronous motorMechanical engineeringMagnetic reluctanceTraction motorMaterials scienceTraction (geology)EngineeringAutomotive engineeringComputer scienceMagnetElectrical engineeringPhysicsInduction motorComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High torque density and low torque ripple are crucial for traction applications. These allow the electrified powertrains to perform properly during start-up, acceleration, and cruising. Achieving these goals requires improvement to the saliency of the rotor geometry which means higher magnetization in the flux carriers and lower magnetization through the flux barriers. Recent advantages of high quality anisotropic magnetic materials such as cold rolled grain oriented electrical steels is a potential for achieving energy efficient, compact, and high performance synchronous reluctance machines. However, the cylindrical geometry of the rotor is an obstacle to utilizing these materials for rotor lamination with number of poles higher than two. This paper presents an innovative rotor lamination design and assembly using cold rolled grain oriented electrical steel along with a new analytical approach for rotor flux barrier design for achieving a higher torque density and lower torque ripple for a 4-pole synchronous reluctance motor. The design methods and prototyping process are discussed, finite element analyses and experimental examinations are carried out and the results are compared to verify and validate the proposed methods.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,584

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,216 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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