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Enregistrement W2991188682 · doi:10.1109/ecce.2019.8912916

A Comprehensive Analysis of the Acoustic Noise in an Interior Permanent Magnet Traction Motor

2019· article· en· W2991188682 sur OpenAlexaff
Jianbin Liang, Yihui Li, Christopher Mak, Berker Bilgin, Dhafar Al-Ani, Ali Emadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsAcousticsTraction (geology)VibrationNoise (video)Rotor (electric)Harmonic analysisMagnetSkewComputer sciencePhysicsEngineeringMechanical engineeringVoltageElectrical engineeringElectronic engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modeling and analysis of acoustic noise is one of the important design phases for a traction motor in the noise-sensitive applications, such as hybrid electric vehicles. This paper presents a comprehensive analysis on the acoustic noise and the radial force density harmonics in a 48/8 interior permanent magnet (IPM) traction motor designed for an electrified powertrain. Detailed acoustic modeling and analysis based on the numerical method is presented. The techniques on improving the simulation accuracy and reducing the computation cost of the numerical modeling is also analyzed. The effect of the two-step skewed rotor on the radial force density harmonics is discussed. The sound pressure level waterfall diagram and the analysis of the radial force density harmonics confirm the dominant vibration mode and the dominant harmonics of the radial force density. The acoustic noise analysis process presented in this paper develops the basis for the acoustic noise reduction by optimizing the rotor stepped skew angles.

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 enseignants0,861
Score d'incertitude au seuil0,646

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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