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Enregistrement W2482013016 · doi:10.1109/itec.2016.7520243

Performance Analysis of a High-efficiency Multi-winding Wireless EV Charging System Using U-U and U-I Core Geometries

2016· article· en· W2482013016 sur OpenAlexaff
Vamsi Krishna Pathipati, Najath Abdul Azeez, Kunwar Aditya, Sheldon S. Williamson, Nicholas Dohmeier, Chris Botting

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensDelta-Q Technologies (Canada)Ontario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFerrite coreElectromagnetic coilMagnetic coreInductive chargingAir gap (plumbing)Wireless power transferFerrite (magnet)Maximum power transfer theoremCoupling (piping)Electrical engineeringInductive couplingInductorMaterials scienceElectronic engineeringResonant inductive couplingEngineeringNuclear magnetic resonanceMechanical engineeringPower (physics)PhysicsEnergy transferEngineering physicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper provides an approach to use novel ferrite core geometries and winding configurations to improve effectiveness for electric vehicle wireless charging systems using magnetic resonant inductive power transfer (RIPT). Using ferrite magnetic cores improves the efficiency of IPT and magnetic resonance based IPT systems, and can reduce unwanted stray magnetic radiation in addition to improving coupling efficiency. Different ferrite geometries and various winding configurations are explored on U and I core geometries and their performance is studied using JMAG FEA analysis. Experimental results are shown for each core and winding configuration. From the analysis and the experimental results, it is seen that the U-U core based ferrite geometry system with windings close to the air gap provides the most efficient coupling in larger airgap RIPT applications. Design recommendations are given for a larger airgap WIPT system design.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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