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Enregistrement W1947722309 · doi:10.1109/ecce.2015.7310082

Design of a 2-D magnetizer with the consideration of the z-component of the magnetic field

2015· article· en· W1947722309 sur OpenAlexaff
John Wanjiku, Pragasen Pillay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Field Sensors Techniques
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYoke (aeronautics)Electromagnetic shieldingMagnetic fieldElectromagnetic coilMagnetic flux leakageLeakage (economics)Magnetic fluxMaterials scienceShielding effectField (mathematics)Composite materialElectrical engineeringNuclear magnetic resonancePhysicsEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A magnetizer design methodology that takes into account systematic errors such as the variation in flux density (B), and the z-component of the magnetic field (Hz), is proposed. The effect of the sample diameter and the effective length of the yoke, i.e. yoke depth on Hz are analysed. Experimental results at 1.5 T and 60 Hz showed a reduction of 81 %, 72 % and 30 % by a large magnetizer, shielding and reducing the yoke depth from 80 mm to 10 mm, respectively. This was in comparison to an unshielded compact magnetizer. Hz is also dependent on magnetic loading. Furthermore, at 2 T and 60 Hz, magnetic contributions dominated Hz such that the effectiveness of shielding and reducing the yoke depth decreased to 27 % and 4 %, respectively. To achieve these very high flux densities, the magnetizers were designed to be compact (sample diameter of ≤ 100 mm and narrow airgaps of ≤ 2 mm). This reduction in size increases the leakage field above and below the sample to the same level of magnitude as the applied field, which affects the measurement of the magnetic field (H). Two H-coil sizes with a sensitivity difference of 60 % are used to show that the measured H is independent of the coil size, but depends on the leakage field. Their measured core loss difference under pulsating and rotating fields was about 6 %.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,199

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,172 · 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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