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Enregistrement W3007593873 · doi:10.1139/tcsme-2019-0201

Analysis of permanent magnet servo motor performance with different semi-ferromagnetic sleeve materials

2020· article· en· W3007593873 sur OpenAlexvenueno aff
Hongbo Qiu, Yong Zhang, Cunxiang Yang, Ran Yi

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesZhengzhou UniversityZhengzhou University of Light IndustryNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMagnetEddy currentCounter-electromotive forceMagnetic flux leakageFinite element methodTorqueControl theory (sociology)Materials scienceMechanical engineeringComputer scienceVoltageEngineeringStructural engineeringPhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Proposed is a study on the application of a semi-ferromagnetic sleeve in a permanent magnet servo motor (PMSM). First, taking the no-load electromotive force as the research object, the optimal sleeve permeability of the PMSM was determined using the finite element method, and the correctness was verified using an analytical algorithm. In the analytical calculation process, to solve the calculation problem of the no-load leakage flux coefficient caused by the complex distribution of the pole-to-pole leakage flux, an iterative calculation method is proposed. Second, based on the optimization sleeve permeability, the variation of the eddy current loss with different sleeve conductivity was analyzed, and the optimal conductivity value was determined. Finally, variations in current and power factor before and after optimization were compared and analyzed, and the effect of the sleeve electromagnetic characteristics on the motor performance was analyzed. Motor performance after optimization could be consistent with that of before optimization by reducing the thickness of the permanent magnet, which provides a theoretical basis for the optimization analysis of energy and material savings of the PMSM.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,166
Écart entre enseignants0,158 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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