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Enregistrement W4200516974 · doi:10.1088/1361-6668/ac3f9e

Thin-shell approach for modeling superconducting tapes in the <i>H</i>-<i>φ</i> finite-element formulation

2021· article· en· W4200516974 sur OpenAlexafffund
Bruno de Sousa Alves, Valtteri Lahtinen, Marc Laforest, Frédéric Sirois

Notice bibliographique

RevueSuperconductor Science and Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésConductorElectrical conductorFinite element methodDiscretizationSuperconductivityStack (abstract data type)Magnetic fieldMaterials scienceBoundary value problemReduction (mathematics)Representation (politics)Shell (structure)Dimension (graph theory)MechanicsPhysicsMathematical analysisCondensed matter physicsComputer scienceMathematicsGeometryComposite materialThermodynamicsCombinatorics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a novel finite-element (FE) approach for the electromagnetic modeling of superconducting coated conductors with transport currents. We combine a thin-shell (TS) method to the H-φ-formulation to avoid the meshing difficulties related to the high aspect ratio of these conductors and reduce the computational burden in simulations. The interface conditions in the TS method are defined using an auxiliary 1-D FE discretization of N elements along the thinnest dimension of the conductor. This procedure permits the approximation of the superconductor’s nonlinearities inside the TS in a time-transient analysis. Four application examples of increasing complexity are discussed: (1) single coated conductor, (2) two closely packed conductors carrying anti-parallel currents, (3) a stack of 20 superconducting tapes and (4) a full representation of a high-temperature superconducting tape comprising a stack of thin films. In all these examples, the profiles of both the tangential and normal components of the magnetic field show good agreement with a reference solution obtained with the standard 2-D H-φ-formulation. Results are also compared with the widely used T-A-formulation. This formulation is shown to be dual to the TS model with a single FE (N = 1) in the auxiliary 1-D systems. The increase of N in the TS model is shown to be advantageous at small inter-tape separation and low transport current since it allows the tangential components of the magnetic field to penetrate the thin region. The reduction in computational cost without compromising accuracy makes the proposed model promising for the simulation of large-scale superconducting applications.

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)0,001
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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