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Enregistrement W2992959814 · doi:10.1109/icems.2019.8922075

Comparative Performance Analysis of Copper and Aluminum Wound Fractional–Slot PMSMs for High–Speed Traction Application

2019· article· en· W2992959814 sur OpenAlexaff
Shruthi Mukundan, Himavarsha Dhulipati, Lucas Chauvin, Buddhika De Silva Guruwatta Vidanalage, Afsaneh Edrisy, Jimi Tjong, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraction (geology)Torque densityTorqueCopper lossElectromagnetic coilTraction motorAutomotive engineeringMagnetAluminiumDriving cycleCopperComputer scienceMaterials scienceMechanical engineeringEngineeringElectrical engineeringElectric vehicleComposite materialMetallurgyPower (physics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper performs a comprehensive comparative analysis of copper and aluminum wound permanent magnet synchronous machines (PMSMs) for high– speed application. While general studies have been conducted in literature on copper and aluminum windings in terms of conductivity, losses and mass density, the impact of these winding materials on the overall machine performance has not been analyzed broadly. Thus, this paper considers a fractional– slot wound PMSM developed for high–speed traction application and analyzes the performance with copper and aluminum windings in terms of torque density, peak efficiency, operating speed range and variation of winding losses with temperature. Furthermore, in order to assess these machines traction capability, a drive–cycle based analysis is conducted for common drive cycles including urban, highway and worldwide lightweight test cycle (WLTC) for a commercially available Ford Focus vehicle. Performance characteristics in terms of torque–speed characteristics and maximum energy density efficiency were compared for both machines.

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 seuil0,004

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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