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Enregistrement W2742129295 · doi:10.1109/tie.2017.2733460

A Computer-Aided Design Process for Optimizing the Size of Inverter-Fed Permanent Magnet Motors

2017· article· en· W2742129295 sur OpenAlexafffund
Vahid Ghorbanian, Armin Salimi, David A. Lowther

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesUniversity of TehranMcGill University
Mots-clésInverterSizingComputer scienceProcess (computing)Reliability (semiconductor)Control engineeringTransient (computer programming)Design processMagnetEngineeringVoltageElectrical engineeringWork in process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A process for designing an inverter-fed motor while taking into account the performance of the inverter is proposed. To draw a comparison, the classical approach to machine sizing is discussed and its shortcomings in achieving a more optimal solution to the motor-drive system design problem are pointed out. The results prove that designing the motor as an independent system may give less optimal solutions compared to the case where an integrated system is considered. Therefore, the machines and the inverters should be designed simultaneously. An inverter-fed interior permanent magnet motor is investigated, and the corresponding design guidelines are presented. These guidelines are based on the knowledge extracted from an inclusively modeled, sampled, and simulated design space. The reliability of the design, the inverter efficiency, and the priorities of the transient, rated and flux weakening operations are assigned as the selection criteria. Moreover, various user-package interfaces are proposed to show how the designer should be guided towards a more realistic design choice. Finally, four different design cases are presented and compared to the output of the classical machine sizing process. The proposed approach serves as a proposal for the next generation of processes implemented with the aid of a high-performance cloud-computing service.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil0,814

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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