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Enregistrement W2082926086 · doi:10.1109/iecon.2010.5674967

Electromagnetic optimal design of a linear induction motor in linear metro

2010· article· en· W2082926086 sur OpenAlexaboutno aff
Wei Xu, Jianguo Zhu, Yongchang Zhang, David G. Dorrell, Youguang Guo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinear induction motorInduction motorLinear motorComputer scienceElectrical engineeringEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An improved T-model equivalent circuit of a single-sided linear induction machine (SLIM) is proposed. The analysis utilizes a set of one-dimensional air gap flux linkage equations. The model takes longitudinal end and transversal edge effects into consideration. These have to account for primary terminal half-filled slots, secondary back-iron saturation and skin effect in the secondary conducting sheet. In the circuit, several coefficients are obtained by use of the dummy electric potential method in conjunction with consideration of the complex power equivalence between the primary and secondary sides. The coefficients derived include the longitudinal end effect coefficients Krand Kx, transversal edge effect coefficients Crand Cx, and skin effect coefficient Kf. The accuracy of the T-model is validated using comparison to a set of measured data under constant current - constant frequency conditions. These were taken from the Intermediate Capacity Transit System (ICTS) in Canada. An optimal design scheme for the SLIM is addressed. The application used for the optimization is a prototype propulsion system in a high temperature superconducting (HTS) maglev drive. The efficiency and primary weight are chosen as optimal objective functions while the thrust, power factor and other performance indexes are calculated.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,202 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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