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Enregistrement W4200535583 · doi:10.18280/ejee.230608

Iron Loss Quantification in the Aim of the Estimation of Eddy Currents in Clamping Devices

2021· article· en· W4200535583 sur OpenAlexvenueno aff
Kévin Darques, A. Tounzi, Abdelkader Bénabou, Suha SHIHAB, Julien Korecki, Walid Boughanmi, Daniel Laloy

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversité de Lille
Mots-clésClampingEddy currentStatorElectromagnetic coilMaterials scienceMechanicsJoule heatingPower (physics)Magnetic coreNuclear magnetic resonanceElectrical engineeringPhysicsMechanical engineeringEngineeringComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In high power electrical machines, the leakage magnetic flux due to end windings induces eddy currents in clamping devices. However, it is quite difficult to quantify these losses. In order to study the effect of different clamping materials and the impact of the magnetization direction, an experimental mock-up composed of a stator and a clamping plate has been developed. An axial coil generates a circumferential magnetic flux in the stator core at different frequencies. Eddy current losses in the clamping plates are deduced from a power balance by subtracting Joule losses and iron losses from the total measured losses. Iron losses are deduced from 3D FE calculations while the impact of the frequency on B(H) curve is taken into account. Losses in the clamping device are then analyzed depending on experimental parameters.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
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)0,0010,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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