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Enregistrement W2609165185 · doi:10.1049/iet-epa.2016.0737

Accuracy of time domain extension formulae of core losses in non‐oriented electrical steel laminations under non‐sinusoidal excitation

2017· article· en· W2609165185 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Electric Power Applications · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtension (predicate logic)ExcitationTime domainElectrical steelCore (optical fiber)Materials scienceFrequency domainDomain (mathematical analysis)Mathematical analysisMathematicsElectrical engineeringEngineeringComputer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a comparative study on the accuracy of three iron loss prediction models. The models are based on the decomposition of core or iron losses into the hysteresis and the eddy current loss components. The time domain extensions of two frequency domain models have been used to predict the iron losses due to a number of non‐sinusoidal waveforms with and without the presence of minor loops. A third model, by Boglietti, that has been proposed recently to predict core losses for non‐sinusoidal and pulse‐width modulated (PWM) waveforms has also been studied. The unknown coefficients of each model have been determined by data fitting iron losses obtained from Epstein frame experiments for induction levels and fundamental frequencies up to 1.6 T and 2 kHz, respectively. Core losses due to PWM waveforms have been measured at various fundamental and switching frequencies in unipolar and bipolar modes. The experimentally measured iron losses have been compared to those predicted using the three models and the accuracy and applicability of each model have been discussed.

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.

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 enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,266 · 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