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Enregistrement W2790182780 · doi:10.1109/tasc.2018.2804906

3-D Modeling of Coils for Pulsed Field Magnetization of HTS Bulk Pellets in an Electrical Machine

2018· article· en· W2790182780 sur OpenAlexaff
Kévin Berger, Jakub Kapek, Alexandre Colle, Mariusz Stępień, Bogusław Grzesik, Thierry Lubin, Jean Lévêque

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Applied Superconductivity · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetizationMaterials scienceElectromagnetic coilInductanceCryostatSuperconductivityCondensed matter physicsYttrium barium copper oxideMagnetic fieldHigh-temperature superconductivityMechanicsNuclear magnetic resonanceSuperconducting magnetVoltageElectrical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we propose to study and design a coil used to magnetize, by means of a pulsed field magnetization (PFM) process, an inductor of a radial flux superconducting machine with one pair of poles. Each pole contains four similar high-temperature superconducting (HTS) bulks of 30 mm diameter arranged in a square pattern. The cryostat already exists for this application and the temperature of the HTS bulks can vary from 4.2 K to their critical temperature, in a transient state. For a given primary source of energy, here a capacitor bank of 10 kJ (5 mF, 2 kV) is available, the PFM process depends strongly on the value of the coil inductance used to generate pulsed field, because it defines the waveform of the current: peak value and time constant. Thus, three-dimensional modeling of the coil is required in order to be sure that its inductance and the magnetic field produced will provide a full magnetization of HTS bulks. From the practical point of view, we would like to achieve an average magnetization of each pole around 3 T. In this paper, numerical modeling of coils with different number of turns coupled with circuit's equations is achieved. The maximum magnetic field obtained on the HTS bulks and estimated magnetization at the top center of each HTS bulk, are presented and 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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,243 · 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'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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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