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Enregistrement W2790962216 · doi:10.1109/tte.2018.2794828

Torque Characterization of a Synchronous Reluctance Machine Using an Analytical Model

2018· article· en· W2790962216 sur OpenAlex
Seyede Sara Maroufian, Pragasen Pillay

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Transportation Electrification · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMagnetic reluctanceTorqueFinite element methodMaxwell stress tensorTraction (geology)Computer scienceControl theory (sociology)Mechanical engineeringEngineeringCauchy stress tensorStructural engineeringPhysicsMagnetMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes an analytical method, which is based on the coenergy method for characterization of synchronous reluctance machines (SynRMs), used in electric vehicle (EV) applications. The torque-angle curves of a SynRM, which is designed and prototyped for traction applications, are estimated using the proposed analytical model. These curves that are obtained for various currents at different load angles provide the required information that can lead to an optimized operation of the machine and a better performance of the EV. The electromagnetic torque profile is also calculated using the Maxwell Stress Tensor and compared with results obtained from a finite-element analysis (FEA). This model provides preliminary information about the machine's characteristic, and can also be used as a tool to obtain initial design parameters. The results of the analytical model are then compared with the FEA results and experimental results. The comparison shows an acceptable agreement, which validates the accuracy of the method as a modeling and design tool.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,621
Score d'incertitude au seuil0,829

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,223 · 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