MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3138651194 · doi:10.18280/i2m.200104

Integration of Energetic Model for Ferromagnetic Hysteresis in Finite Volume Method for Electromagnetic Field Calculation

2021· article· en· W3138651194 sur OpenAlexvenueno aff
Ali Hammouche, M. Hamimid, Abdelkader Kansab, Bachir Belmadani

Notice bibliographique

RevueInstrumentation Mesure Métrologie · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHysteresisFerromagnetismEddy currentControl volumeFinite volume methodMagnetic hysteresisMagnetic fieldVolume (thermodynamics)Preisach model of hysteresisMechanicsPhysicsMagnetostaticsElectromagnetic inductionEnergy (signal processing)Magnetic domainField (mathematics)Condensed matter physicsMathematicsMagnetizationThermodynamicsElectromagnetic coil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, a coupled algorithm between the control volume method and the hysteresis dynamic energetic model for ferromagnetic hysteresis is presented. To illustrate the dynamic behavior of ferromagnetic materials, the quasi-static model is extended by adding two components to the applied magnetic field “Hedd”, and “Hexc”. The added fields are related to the excess losses and classical eddy losses. Thus, two new supplementary coefficients are added to the model parameters. The determination of those coefficients is attained by measuring the energy density for two distinct frequencies. This model introducing the magnetic induction as an independent variable is presented in order to be directly used in time-stepping finite volume calculations applied to the magnetic vector potential formulation. The calculated results are validated by experiences performed in an Epstein’s frame. To check the effectiveness of this model combined with the control volume method in the time domain, the obtained results are compared with experiments.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInstrumentation Mesure MétrologieMême sujetMagnetic Properties and ApplicationsTravaux en français237 207