Magnetization and Demagnetization Energy Estimation and Torque Characterization of a Variable-Flux Machine
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».