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Enregistrement W2499583962 · doi:10.1109/itec.2016.7520307

Comparison of high-speed switched reluctance machines with conventional and toroidal windings

2016· article· en· W2499583962 sur OpenAlexafffund
Jianing Lin, Piranavan Suntharalingam, N. Schofield, Ali Emadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésSwitched reluctance motorElectromagnetic coilToroidTorqueTopology (electrical circuits)Torque rippleElectrical engineeringMagnetic reluctanceComputer sciencePhysicsControl theory (sociology)EngineeringMechanical engineeringDirect torque controlInduction motorMagnetVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents designs of 50,000 rpm 6/4 switched reluctance motors (SRM's) with a focus of the comparative study on conventional and toroidal windings. There are four different machines compared in this paper, while the first is a conventional SRM, and the other three are toroidal winding machines. The first toroidal SRM (TSRM1) employs the conventional asymmetric convert and the same switching sequence as conventional SRM (CSRM). Therefore, an equivalent magnetic performance is observed. The second toroidal SRM (TSRM2) introduces a 12-switch converter topology. With a proper coil connection and switching sequence, all the coils are active and contribute to the flux and torque generation at the same time. The analysis shows that for the same amount of copper losses, TSRM2 yields a 50% higher output torque and power at rated speed than CSRM, while TSRM1 only generates half the torque of CSRM. The third toroidal SRM is a resized TSRM2, which is presented with the same envelope dimension of CSRM (same volumetric comparison). The comparison shows it's competitive to CSRM, especially as toroidal-winding can achieve higher filling factor during the manufacture process of winding.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,235

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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'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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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