Response surface methodology based optimization of surface PM machine incorporating stator slotting and PM sizing effects to extend the operating limits for direct-drive EV application
Notice bibliographique
Résumé
Direct-drive electric vehicle motors have requirements such as high-torque, low-speed and a constant power speed range (CPSR) between 3 and 5 depending on the tire size. Furthermore, these motors must deliver lower cogging torque and torque ripple when compared to conventional electric vehicle high-speed motors due to absence of any damping mechanism. Surface permanent magnet synchronous machines (SPMSMs) with distributed winding configuration are found to favor the aforementioned characteristics for the above application. However, in spite of the lower CPSR requirements for direct-drive application, SPMSMs suffer from poor flux weakening operation. Various rotor structural modifications as well as optimal PM sizing solutions are proposed in literature. However, they fail to take into account the stator slotting effect which significantly affects the flux weakening operation of the machine. Thus, in order to alleviate the challenges involved in realizing a SPMSM as a direct-drive motor, Response Surface Methodology (RSM) is implemented with magnet size and stator slot dimensions as design variables in an effort to optimize the characteristic current and further enhance the CPSR of the machine. Finite element models of the optimal machine are used to verify the output power- and torque-speed characteristics over entire operating range calculated from analytical equations.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».