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Enregistrement W2748362289 · doi:10.3233/jae-172252

Relevance of microstructure and texture to the accuracy and interpretation of 1 and 2 directional characterisation and testing of grain-oriented electrical steels

2017· article· en· W2748362289 sur OpenAlexaff
A.J. Moses

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical steelEddy currentHarmonicsMicrostructureAnisotropyTexture (cosmology)Flux (metallurgy)MagnetizationMaterials scienceHysteresisTransverse planeField (mathematics)Relevance (law)Condensed matter physicsMetallurgyMagnetic fieldVoltageComputer scienceStructural engineeringEngineeringElectrical engineeringPhysicsMathematicsOpticsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper is intended to stimulate discussion of some effects of not properly accounting for material microstructure in some established methods of measurement and prediction of losses in electrical steel laminations. Aspects of methods which have been used for many years are briefly discussed and some constraints or pitfalls are raised which users should be aware of. The basic cause of losses is summarised in order to set the scene for discussion of the analysis of losses into classical eddy current, hysteresis and anomalous loss. The possible presence and consequences of transverse flux in grain-oriented (GO) steels is raised followed by an explanation of some effects of the strong anisotropy of GO steel on flux density, magnetic field and loss measurement in stacks and single strips of GO steel. The presentation concludes with some questions on how circular rotational magnetisation can be made and precautions needed when assessing the effect of flux harmonics on the losses.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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