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Enregistrement W3049283856 · doi:10.1109/ojies.2020.3016242

Electromagnetic Modeling Techniques for Switched Reluctance Machines: State-of-the-Art Review

2020· article· en· W3049283856 sur OpenAlex
Gayan Watthewaduge, Ehab Sayed, Ali Emadi, Berker Bilgin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSwitched reluctance motorInterpolation (computer graphics)Finite element methodComputer scienceComputational electromagneticsSimple (philosophy)Boundary element methodControl engineeringElectromagnetic fieldMechanical engineeringEngineeringRotor (electric)Artificial intelligencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Switched Reluctance Machines (SRMs) are gaining more attention due to their simple, and rugged construction, low manufacturing cost, and high-speed operation capability. An electromagnetic model of the machine is needed in the design, and analysis processes. The required accuracy level of the model depends mainly on the application. A high-fidelity model is required to achieve a good design, and predict the performance accurately. However, it requires high computational cost, and longer simulation time. Other fast, and less-comprehensive models with less computational burden could be utilized in the design, and analysis of the motor drives. This paper extensively analyzes various electromagnetic modeling techniques of SRMs. Analytical, numerical, and hybrid models are considered. The paper investigates analytical models that are based on Maxwell's equations in addition to interpolation, and curve fitting techniques. Numerical techniques such as Finite Element Method (FEM), and Boundary Element Method (BEM) are presented. Moreover, Magnetic Equivalent Circuit (MEC) method is discussed. Finally, potential research areas are proposed for the electromagnetic modeling of SRMs.

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.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,678
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,224 · 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