MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2007603602 · doi:10.1109/tec.2011.2176128

A Novel Approach to Saturation Characteristics Modeling and Its Impact on Synchronous Machine Transient Stability Analysis

2011· article· en· W2007603602 sur OpenAlexaff
Saeedeh Hamidifar, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaturation (graph theory)Control theory (sociology)Stability (learning theory)Trigonometric functionsComputer scienceTransient (computer programming)TrigonometrySynchronous motorControl engineeringAlgorithmEngineeringMathematicsArtificial intelligenceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saturation in the ferromagnetic core significantly affects the performance of electrical machines. In the performance analysis of electrical machines, an accurate representation of the saturation characteristics in the machine model is important. In this paper, a new trigonometric algorithm is proposed to represent the saturation characteristics of electrical machines based on the measured saturation characteristics data points. This model can be applied to various kinds and sizes of electrical machines. The calculated results demonstrate the effectiveness of the proposed model. This trigonometric model has been applied to a conventional synchronous machine model and extensive stability performance analysis has been carried out. This further reveals the usefulness of the proposed trigonometric saturation model and the importance of the inclusion of saturation in stability analysis.

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 enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,601

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIEEE Transactions on Energy ConversionMême sujetMagnetic Properties and ApplicationsTravaux en français237 207