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Enregistrement W2743187081 · doi:10.1109/iemdc.2017.8002176

Demagnetization proximity considerations of inverter-fed permanent magnet motors

2017· article· en· W2743187081 sur OpenAlexaff
Vahid Ghorbanian, Sajid Hussain, Sara Hamidizadeh, Richard R. Chromik, David A. Lowther

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemagnetizing fieldMagnetFinite element methodInverterTorqueMagnetic fluxMechanical engineeringFerrite (magnet)Synchronous motorMaterials scienceProcess (computing)VoltageAutomotive engineeringControl theory (sociology)Computer scienceMechanicsElectrical engineeringEngineeringPhysicsStructural engineeringMagnetic fieldMagnetization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study provides a detailed guideline on how the demagnetization proximity of a permanent magnet synchronous motor has to be evaluated and incorporated into the design process of an inverter-fed machine. It is shown that the motor is subjected to a serious level of demagnetization risk even in the rated and flux-weakening modes, which are less demanding operations than the transient mode. A new analytical-computational approach is proposed to modify the existing finite element-based simulation process in which a constant current is always applied to different motor geometries, regardless of different magnetic loading levels and operating modes, to find the most robust design in terms of the demagnetization phenomenon. Instead of the current-based method, a torque-based simulation process based on which the correct electric loadings are calculated and applied to the motor is introduced. The obtained results indicate a significant distinction between the existing and the proposed approach in terms of the demagnetization study of a permanent magnet motor. Moreover, the effect of two different types of permanent magnet materials, i.e. rare-earth and ferrite magnets, is also addressed. As a very significant factor, the temperature-dependent PM and silicon steel material properties are also measured experimentally and incorporated into the simulation process handled by the FE package.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,674

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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