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Enregistrement W2958305737 · doi:10.1049/iet-est.2018.5031

Prediction of acoustic noise and vibration of a 24/16 traction switched reluctance machine

2019· article· en· W2958305737 sur OpenAlexafffund
Jianbin Liang, James Weisheng Jiang, Alan Dorneles Callegaro, Berker Bilgin, Jianning Dong, Debbie Reeves, Ali Emadi

Notice bibliographique

RevueIET Electrical Systems in Transportation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcMaster University Medical Centre
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Excellence Research Chairs, Government of Canada
Mots-clésFast Fourier transformAcousticsVibrationHarmonicsStatorNoise (video)Sound pressureTraction (geology)Switched reluctance motorDisplacement (psychology)Computer simulationEngineeringComputer sciencePhysicsRotor (electric)Mechanical engineeringVoltageElectrical engineeringSimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a numerical modelling approach for the prediction of vibration and acoustic noise for a 24/16 traction switched reluctance machine (SRM). The numerical modelling includes the simulation of electromagnetic force in JMAG, the calculation of natural frequencies and the simulation of vibration and acoustic noise in ACTRAN. Considerations in the modelling of geometries, meshing and contacts of the 24/16 SRM are discussed to ensure the accuracy of the numerical simulation. Two‐dimensional fast Fourier transform (FFT) is applied to the radial nodal force at the stator pole tip to analyse the dominant harmonics. FFT is also applied to the simulated surface displacement of the housing and the sound pressure at 2000 rpm to analyse their dominant frequency components. The dominant harmonics for the vibration and acoustic noise at 2000 rpm are confirmed. The numerical modelling method presented in this study can also be applied to the other SRMs and electric machines to predict the vibration behaviour and the radiated acoustic noise.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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