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Enregistrement W3201022438 · doi:10.1109/tie.2021.3109519

3-D Analytical Model of Bipolar Coils With Multiple Finite Magnetic Shields for Wireless Electric Vehicle Charging Systems

2021· article· en· W3201022438 sur OpenAlexafffund
Zhichao Luo, S. Nie, Mehanathan Pathmanathan, Wei Han, Peter W. Lehn

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Industrial Electronics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Power Transfer Systems
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFinite element methodSuperposition principleShieldsInductanceElectric vehicleMaximum power transfer theoremTransmitterWireless power transferElectromagnetic shieldingElectronic engineeringEngineeringElectrical engineeringTopology (electrical circuits)Electromagnetic coilVoltageChannel (broadcasting)Power (physics)PhysicsStructural engineeringMathematicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bipolar pad is one of the most promising topologies in inductive power transfer (IPT) systems for electric vehicles. However, there is scant literature on the analytical model of the bipolar pad. In this article, a three-dimensional (3-D) analytical model of the IPT system including a bipolar transmitter and a square receiver is developed based on the superposition of two 2-D subdomain analytical models. Ferrite and the aluminum shields with finite dimension are taken into account on the transmitter and receiver sides. An analytical calculation of the mutual inductance is then carried out with respect to the main parameters of the IPT system, namely the dimension of the coils, the conductivity, and the permeability of the shield. Three study cases are demonstrated to highlight how the proposed method can accelerate speed up the pad design process. Calculation results of the proposed model are compared with both a finite-element analysis (FEA) model and experimental measurements, demonstrating that the proposed model is nine times faster than the FEA method. When comparing with the experimental results, computational error of the proposed model is less than 6% in most of the study cases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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