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Enregistrement W2019574561 · doi:10.1088/1742-6596/97/1/012030

Evaluation of two commercial finite element packages for calculating AC losses in 2-D high temperature superconducting strips

2008· article· en· W2019574561 sur OpenAlexaff
Frédéric Sirois, Mouhamadou Dione, F. Roy, Francesco Grilli, B. Dutoit

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultiphysicsFinite element methodSuperconductivityNonlinear systemPower (physics)PerpendicularMaterials scienceElectrical engineeringMechanical engineeringMechanicsCondensed matter physicsPhysicsGeometryStructural engineeringEngineeringMathematicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper compares the speed and accuracy of two commercial packages based on the finite element method (FEM) for calculating the AC losses in high temperature superconductors (HTS). The softwares investigated in this paper were COMSOL Multiphysics and FLUX 3D (2D module). This choice was motivated by 1) the ability of the packages to model the nonlinear resistivity of HTS (mandatory condition), 2) the possibility to extend the analysis to 3-D in the future, and 3) the possibility to solve the associate thermal problem (with additional modules). Nevertheless, in this paper, the analysis was restricted to 2-D and no thermal coupling. To generate objective comparisons, the base case of a 2-D rectangular strip was considered under three important regimes, i.e. 1) transport current, 2) perpendicular applied field, and 3) both excitations simultaneously. In all cases, the superconductor was modelled with a classical E-J power-law characteristic. The results are summarized in a number of graphics showing the sensitivity of each package to 1) the number of elements in the mesh, 2) the n-value in the power-law characteristic, and 3) the aspect ratio of the strip.

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)0,001
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,775

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,003
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations22
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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