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Enregistrement W2792838394 · doi:10.1108/compel-06-2017-0247

2-D quasi-static Fourier series solution for a linear induction motor

2018· article· en· W2792838394 sur OpenAlexaff
Konrad Woronowicz, Majd Abdelqader, Ryszard Paƚka, Jordan Morelli

Notice bibliographique

RevueCOMPEL The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensQueen's UniversityBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinear induction motorFourier seriesEddy currentFinite element methodFourier transformSeries (stratigraphy)Fourier analysisMathematical analysisThrustPhysicsMechanicsInduction motorEngineeringMathematicsMechanical engineeringStructural engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to present a method for calculating electromagnetic fields, eddy currents and forces for a quasi-static two-dimensional (2-D) model of linear induction motors (LIMs) where the primary side is modeled as a collection of individual coils. Design/methodology/approach An analytical solution using Fourier series is derived for a general source with current excitations residing in an airgap and moving relative to a conducting plate and back iron. Ideal magnetic material with infinite permeability is used to model the primary iron above the primary source and the back iron below the conducting plate. Findings The analytical solution is compared to a commercial 2-D finite element analysis (FEA) simulation for validation and then compared to a 2-D FEA model with a more detailed geometry of the LIM. The analytical model accurately predicts LIM thrust even though the geometry of the primary core is simplified as an infinitely long flat slab. 2-D frequency FEA can be used successfully to predict in motion LIM performance. Originality/value The analytical solution presented here models the primary excitations as individual discrete coils instead of current sheets, which all existing models are based on. The discrete coils approach provides a more intuitive and realistic model of the LIM.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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