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Enregistrement W2609114836 · doi:10.1109/tec.2017.2697758

Key Issues in Design and Manufacture of Magnetic-Geared Dual-Rotor Motor for Hybrid Vehicles

2017· article· en· W2609114836 sur OpenAlexaff
Le Sun, Ming Cheng, Minghao Tong

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPowertrainTorqueTorque rippleRotor (electric)Automotive engineeringEngineeringMagnetic flux leakageMagnetic bearingMagnetTest benchElectric motorMechanical engineeringComputer scienceDirect torque controlInduction motorElectrical engineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a practical design guide for the magnetic-geared dual-rotor motor (MGDRM), which is one of the candidates of the power split device in hybrid electric vehicles. The spoke-type permanent magnet rotor and simplified complementary structure are first used to form a new MGDRM, which exhibits less flux leakage, less cost, and less torque ripple. Based on this structure, an FEA aided key dimensions design technique, considering the height of the outer rotor, is developed with the goal of generating maximum torque for a given motor volume. The method also takes the core saturation into consideration. Moreover, to enhance the manufacturability of the complimentary MGDRM, a unique technique is proposed to implement the dual rotor structure with simple components. A prototype of 16 kW is designed and manufactured. Experiments are carried out on a hybrid powertrain test bench, verifying the proposed design and manufacture technique.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,569

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,209
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 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

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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