MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1980670212 · doi:10.1109/tasc.2014.2366236

A Numerical Proposal of an After Heating Method for Pulse Field Magnetization for HTS Bulk Magnets

2014· article· en· W1980670212 sur OpenAlexfundno aff
J. Ogawa, Tetsuo Oka, Satoshi Fukui, Takao Satô, Naoto Watanabe

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Applied Superconductivity · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésMagnetElectromagnetic shieldingMagnetizationMaterials scienceMagnetic fieldCondensed matter physicsSuperconducting magnetField (mathematics)Pulse (music)SuperconductivityNuclear magnetic resonancePhysicsOpticsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Pulse field magnetization (PFM) for HTS bulk magnets has the advantage of a field cooling method, because it does not require a superconducting magnet. To reach the largest trapped magnetic field in the HTS bulk using the PFM method requires repeated applications of the pulse magnetic fields to the HTS bulk with controlled temperature and amplitude of the pulse magnetic field. We previously reported the influence of HTS bulk properties on the PFM method, and our numerical results corresponded with the experimental results when a single pulse magnetic field was applied. In this study, we applied multi pulse magnetic fields to the HTS bulk using this numerical model. The results show the outer and inner shielding currents in the HTS bulk exist in opposite directions, while the surface magnetic field is reduced by the magnetic field produced by the negative direction current. We suggest a new method to reduce the outer shielding current using a heater. Our numerical results demonstrate the possibility of increasing the peak of the trapped magnetic field in the heating method.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,628
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,257 · 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.

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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Applied SuperconductivityMême sujetPhysics of Superconductivity and MagnetismTravaux en français237 207