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Enregistrement W3195927234 · doi:10.1108/compel-03-2021-0114

Modeling and validation of stray-field loss inside magnetic and non-magnetic components under harmonics-DC hybrid excitations based on updated TEAM Problem 21

2021· article· en· W3195927234 sur OpenAlex
Zhiguang Cheng, B. Forghani, Zhenbin Du, Lanrong Liu, Yongjian Li, Xiao-Jun Zhao, Tao Liu, Linfeng Cai, Weimin Zhang, Meilin Lu, Yakun Tian, Yating Li

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.

Notice bibliographique

RevueCOMPEL The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensSiemens (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsElectromagnetic shieldingBenchmark (surveying)ExcitationMagnetic fieldComputer scienceElectronic engineeringAcousticsEngineeringMechanical engineeringElectrical engineeringPhysicsVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to propose and establish a set of new benchmark models to investigate and confidently validate the modeling and prediction of total stray-field loss inside magnetic and non-magnetic components under harmonics-direct current (HDC) hybrid excitations. As a new member-set (P21 e ) of the testing electromagnetic analysis methods Problem 21 Family, the focus is on efficient analysis methods and accurate material property modeling under complex excitations. Design/methodology/approach This P21 e -based benchmarking covers the design of new benchmark models with magnetic flux compensation, the establishment of a new benchmark measurement system with HDC hybrid excitation, the formulation of the testing program (such as defined Cases I–V) and the measurement and prediction of material properties under HDC hybrid excitations, to test electromagnetic analysis methods and finite element (FE) computation models and investigate the electromagnetic behavior of typical magnetic and electromagnetic shields in electrical equipment. Findings The updated Problem 21 Family (V.2021) can now be used to investigate and validate the total power loss and the different shielding performance of magnetic and electromagnetic shields under various HDC hybrid excitations, including the different spatial distributions of the same excitation parameters. The new member-set (P21 e ) with magnetic flux compensation can experimentally determine the total power loss inside the load-component, which helps to validate the numerical modeling and simulation with confidence. The additional iron loss inside the laminated sheets caused by the magnetic flux normal to the laminations must be correctly modeled and predicted during the design and analysis. It is also observed that the magnetic properties (B27R090) measured in the rolling and transverse directions with different direct current (DC) biasing magnetic field are quite different from each other. Research limitations/implications The future benchmarking target is to study the effects of stronger HDC hybrid excitations on the internal loss behavior and the microstructure of magnetic load components. Originality/value This paper proposes a new extension of Problem 21 Family (1993–2021) with the upgraded excitation, involving multi-harmonics and DC bias. The alternating current (AC) and DC excitation can be applied at the two sides of the model’s load-component to avoid the adverse impact on the AC and DC power supply and investigate the effect of different AC and DC hybrid patterns on the total loss inside the load-component. The overall effectiveness of numerical modeling and simulation is highlighted and achieved via combining the efficient electromagnetic analysis methods and solvers, the reliable material property modeling and prediction under complex excitations and the precise FE computation model using partition processing. The outcome of this project will be beneficial to large-scale and high-performance numerical modeling.

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)0,000
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 enseignants0,321
Score d'incertitude au seuil0,360

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,234 · 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