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Enregistrement W2898508373 · doi:10.1109/icelmach.2018.8507217

A Comparative Study of Optimally Designed Synchronous Reluctance Machines

2018· article· en· W2898508373 sur OpenAlexaff
Indula Prasad Abeyrathne, Mohammad Sedigh Toulabi, Shaahin Filizadeh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic reluctanceTorque rippleRotor (electric)TorqueControl theory (sociology)Computer scienceReluctance motorSwitched reluctance motorDirect torque controlAutomotive engineeringEngineeringVoltageMagnetMechanical engineeringElectrical engineeringInduction motorPhysicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A comparative study is conducted to compare the operating performance of a number of Synchronous Reluctance Machines (SynRMs) optimally designed based on three distinct Objective Functions (OFs) to (i) minimize the torque ripple, (ii) maximize the saliency ratio, and (iii) simultaneously minimize the torque ripple and maximize the saliency ratio while supporting the required torque. For the optimized SynRMs, a normal round rotor and a rotor with a cutoff are used in the Finite Element (FE)-based rotor design optimization, while the stators are identically designed using classic electric and magnetic loading principles. The SynRMs' dimensions and efficiencies are based on IEC-90S frame size and IE3 efficiency standards, respectively. The design optimization and comparative study show the performance capabilities and operating limits of each design proving the superiority of the optimized SynRMs over a non-optimized SynRM.

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 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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