Numerical Impact of Using Different $E$ –$J$ Relationships for 3-D Simulations of AC Losses in MgB2Superconducting Wires
Notice bibliographique
Résumé
AC losses in superconductors are generated every time a time-varying current/field is present. Engineers must be able to predict these losses as accurately as possible during the design phase of power applications. The electrodynamics of superconductors can be formulated as a nonlinear eddy current problem in which the resistivity of the superconducting region is a highly nonlinear function of the current density. In 3-D finite-element simulations, it leads to time-consuming simulations and convergence issues. In this paper, we compare two different E-J constitutive equations, namely: 1) power law model and 2) the percolation model (PM), programmed within both the H-φ and T-φ formulations. Based on the 3-D case of a three-filament twisted superconducting wire, the numerical performance of all these formulations/material models is compared in terms of accuracy, computation times, number of time steps, and number of Newton iterations for different relaxation methods. It is shown that the combination of the T-φ formulation and the E-J PM works fine and should be further developed, as it seems to constitute the best modeling option from both a numerical and physical point of view.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».