An Improved Mutual Inductance Electromagnetic Model for Inductive Power Transfer Systems Under Misalignment Conditions
Notice bibliographique
Résumé
One of the most challenging components of an inductive power transfer system to be designed is the coil set (transmitter and receiver coils). Due to the great number of variables, finite element software is frequently used in the simulation of the electromagnetic quantities of coil sets. These simulations take a long time to produce results. To shorten the time it takes to design a coil set, different electromagnetic models have been published. However, the published models are still dependant on extensive equations that require several numerical loops to be solved, or are not completely validated. In this paper, a new compact electromagnetic model is proposed. The proposed model uses quadrupole superposition to predict the magnetic field, induced voltage, and inductances of a coil set through a cubic polynomial function, whose coefficients are based on the parameters of the coil set. With the proposed model, it is possible to compute the mutual inductance of multiple coil sets for different horizontal misalignment conditions, after simulating (or measuring) the open-circuit voltage of only one coil set at zero misalignment. Thus, the proposed model helps greatly for coil topology analysis and design. The proposed model is validated through seven different experimental set ups featuring different coil sets, including receivers and transmitters formed by multiple quadrupoles, a transmitter formed by one main quadrupole and a resonant booster, and coil sets working at 5 kHz and 85 kHz. The experimental results show an excellent agreement with the proposed model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».