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Enregistrement W2283185922 · doi:10.1109/iecon.2015.7392949

Design considerations to obtain a high figure of merit in circular archimedean spiral coils for EV battery charging applications

2015· article· en· W2283185922 sur OpenAlexaff
Kunwar Aditya, Mohamed Z. Youssef, Sheldon S. Williamson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectromagnetic coilFigure of meritMaximum power transfer theoremFinite element methodCoupling (piping)Modular designElectronic engineeringInductive couplingSpiral (railway)Coupling coefficient of resonatorsElectrical engineeringInductive chargingEngineeringPower (physics)Computer scienceMechanical engineeringPhysicsStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is fairly well-known in circuit theory that the product of magnetic coupling coefficient and system quality factor is the single most important figure of merit (FOM) for optimizing the design of series-series-compensated resonant inductive coupling coils. Coils with high value of FOM can operate efficiently under misalignment conditions, such as poor coupling systems. This would be the case in transit systems with on-road/in-motion charging systems using inductive power transfer (IPT). Archimedean spiral coils are widely used for stationary charging of electric vehicles (EVs). This is due to ease of manufacturing, lower material cost, symmetric coupling profile, ease of experimental characterization, and very well-known magnetic characteristics. In this paper, a comprehensive analysis of Archimedean spiral coil structure has been presented, with the aim of establishing key design parameters, leading to high FOM. Knowing the key parameters in order to adjust the coupling coefficient and system quality factor gives a designer abundant options to design coils that can handle misalignment, and at the same time, minimize losses. For this purpose, 2D analysis of a range of coils with difference geometric parameters have been performed. Finite element analysis (FEA) has been used to establish key coil design parameters, in order to obtain a high value of FOM. Results of this design and analytical work will lead to efficient IPT coil design methodologies, which in turn will lead to considerable cost and energy savings. Due to their scalable and modular nature, this work is also applicable to any lumped system specifically utilizing Archimedean spiral coils.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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