MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2335531364 · doi:10.1109/tps.2016.2535460

Hardware-in-the-Loop Emulation of Linear Induction Motor Drive for MagLev Application

2016· article· en· W2335531364 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Plasma Science · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReal-time simulation and control systems
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Texas at Austin
Mots-clésComputer scienceEmulationInduction motorField-programmable gate arrayGate arrayHardware-in-the-loop simulationHardware emulationEmbedded systemReal-time simulationComputer hardwareVoltageEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linear induction machines are widely used in transportation systems due to their many advantages. Design and prototyping of electric machines are an expensive and time-consuming process; hardware-in-the-loop simulation provides an efficient alternative. In this paper, a field-programmable gate array-based real-time digital emulation of single-sided linear induction motor with the drive system is proposed. Implementation of the model is performed in both fixed-point using Xilinx system generator and floating-point number representations using a handwritten VHSIC Hardware Description Language code. Then, an evaluation in terms of real-time step-size and accuracy as well as hardware resource utilization is provided. The whole design was fully paralleled, which resulted in a considerable reduction of model execution time. The minimum time step of 2.3 and 0.8 μs was achieved for floating-point and fixed-point implementations, respectively. The results of the real-time simulation are verified by the experimental results as well as a 2-D finite-element simulation in JMAG software.

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.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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