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Enregistrement W2161585551 · doi:10.1109/icelmach.2008.4800134

Comparative performance analysis of aluminum-rotor and copper-rotor SEIG considering skin effect

2008· article· en· W2161585551 sur OpenAlexaff
Khurshid Hafiz, Gaurav Nanda, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSquirrel-cage rotorRotor (electric)Automotive engineeringInduction generatorInduction motorElectricity generationCopperEngineeringTurbineMaterials scienceComputer scienceMechanical engineeringElectrical engineeringPower (physics)VoltageMetallurgyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electricity from wind provides an alternative to conventional generation that could be used to achieve significant reductions in fossil fuel use and consequently industrial emissions. Recent progress in wind power generation has led to the use of grid connected and self excited induction generators (SEIG). Induction machines are commonly used in these applications. Aluminum has been the common conductor material for the squirrel cage of the induction machines for long largely because of lower cost and ease of manufacturing. Recent innovations in material engineering have brought forth copper-rotor induction machines with promising results. Studies on the performance of copper-rotor induction machines working as motors have been reported. However, performance analysis of squirrel-cage copper-rotor SEIGs considering both saturation and skin effect has not yet been carried out. In this paper, a comparative performance analysis of two 7.5 hp aluminum-rotor and copper-rotor SEIG, both theoretically and experimentally, considering saturation as well as skin effect has been presented.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,657

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 GPT0,226
Écart entre enseignants0,210 · 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'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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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