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Enregistrement W2560317066 · doi:10.1109/tie.2016.2636799

Analysis and Experimental Study of Magnetic-Field Amplification by a Double Coil

2016· article· en· W2560317066 sur OpenAlexaff
Ai-ichiro Sasaki, Olivier Ouellette, Maxime Beaudry-Marchand, Akihiko Hirata, Hiroki Morimura

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectromagnetic coilMagnetic fieldCoil noiseAmplitudeAcousticsSIGNAL (programming language)PhysicsElectrical engineeringField (mathematics)Nuclear magnetic resonancePower (physics)Search coilElectronic engineeringMaterials scienceEngineeringComputer scienceOpticsMagnetic fluxRogowski coilMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the amplification of the magnetic field generated by a floating coil placed in resonance with a driving coil connected to a signal source. With this method, the magnetic field can be amplified without increasing power consumption of the signal source. From an equivalent-circuit model composed of the floating and driving coils, we derived useful formulae for maximizing the magnetic-field amplitude at an arbitrary target frequency. The validity of the formulae was experimentally demonstrated. It was found that under specific conditions, the current induced in the floating coil can be increased by more than one order of magnitude compared to the current in the driving coil, leading to amplification of the magnetic field that reaches 22 dB at the target frequency of 10 MHz without increasing power consumption. We also found that the floating coil is effective in suppressing undesirable magnetic field components originating from common-mode currents. These results pave the way to further reduction of the power consumption in wireless communication schemes such as near field communication.

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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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