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Enregistrement W2804789573 · doi:10.1109/tec.2018.2837893

Magnetization and Demagnetization Energy Estimation and Torque Characterization of a Variable-Flux Machine

2018· article· en· W2804789573 sur OpenAlexafffund
Amirmasoud Takbash, Pragasen Pillay

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Energy Conversion · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia University
Mots-clésMagnetizationAlnicoDemagnetizing fieldTorqueMagnetDirect torque controlTorque rippleTorque densityMaterials scienceControl theory (sociology)PhysicsMechanicsEngineeringComputer scienceMechanical engineeringElectrical engineeringMagnetic fieldVoltageThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the required energy for the magnetization and demagnetization of magnets in a spoke type AlNiCo-based variable-flux machine and studies the torque characteristics of this machine at different magnetization levels. The low coercivity magnet in this machine can be magnetized or demagnetized using a short-time current pulse with negligible Ohmic loss. An advanced method is proposed to estimate the required energy for magnet demagnetization or magnetization to a specific level. A test procedure is developed to measure the energy that is injected to the variable-flux machine during the demagnetization and magnetization procedures. Since this machine has the ability to operate at various magnetization levels, it is of great importance to obtain the torque characteristics such as torque mean value, the peak to peak value of the torque, as well as the torque ripple, at different operating conditions. A static torque measurement test procedure using a variable speed drive system is developed to measure the torque waveform of the variable-flux machine at different magnetization levels. The verified finite element model of the variable-flux machine is used to analyze the harmonic content of the back-emf and the no-load air gap flux density at different levels of magnetization.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,162 · 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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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