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Enregistrement W3126665748 · doi:10.1109/nemo49486.2020.9343466

Optimization of the Multi-Antiparallel Coil for Separation-Insensitive Mutual Inductance Using Ternary-Coding-Based Genetic Algorithm

2020· article· en· W3126665748 sur OpenAlexaff
Yuxin Zhang, Huapeng Zhao, Jun Hu, Jiafeng Zhou, Zhizhang Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInductanceTernary operationAntiparallel (mathematics)Electromagnetic coilComputer scienceAlgorithmGenetic algorithmCoding (social sciences)Fitness functionSuperposition principleSimulated annealingTopology (electrical circuits)Electronic engineeringMathematical optimizationMathematicsVoltageElectrical engineeringPhysicsEngineeringMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resorting to the superposition principle of mutual inductance, multi-antiparallel coil (MAC) is able to obtain stable mutual inductance as the separation between transmitting and receiving coils changes, which is attractive for range-stable wireless power transfer. This paper presents a new method for the optimal design of MAC. The status of every coil is denoted by a ternary code, and the status code is optimized by a genetic algorithm (GA) to maximize a properly designed fitness function. The global searching ability of GA allows for achieving better design performance than the point matching design method. Besides, with the aid of ternary coding, the GA searching space is limited, and the optimization effort can be reduced.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,665
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,217 · 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
GenreMéthodes

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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