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Enregistrement W4205621727 · doi:10.1109/tasc.2022.3143076

3-D Finite-Element Thin-Shell Model for High-Temperature Superconducting Tapes

2022· article· en· W4205621727 sur OpenAlexafffund
Bruno de Sousa Alves, Marc Laforest, Frédéric Sirois

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Applied Superconductivity · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésFinite element methodSuperconductivityMaterials scienceDiscretizationMagnetHigh-temperature superconductivityNonlinear systemMagnetic fieldField (mathematics)Superconducting magnetShell (structure)MechanicsCondensed matter physicsMechanical engineeringPhysicsComposite materialMathematical analysisThermodynamicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thin-shell (TS) models are generally used in the analysis of thin regions with linear constitutive properties, although specialized versions of TS models have been developed for high-temperature superconductor (HTS) tapes. However, due to the intrinsic hypothesis of sheet current density, none of these specialized models can account for all possible configurations of HTS tapes. This article presents a new 3-D time-domain finite-element TS model for the electromagnetic modeling of arbitrary HTS tape configurations. The model is validated against benchmark problems, and it is used to solve a realistic application case, namely the calculation of ac losses in a 14-strand HTS Roebel cable. The 3-D TS model is based on a magnetic field formulation and can take into account the diffusion of the tangential magnetic field into the tapes. The nonlinear behavior of the superconducting tapes is described with an E-J power-law model in a virtual discretization across their thickness. This approach allows the calculation of nonuniform current distributions through the thickness of the tapes, when relevant; thus, losses in multiple HTS tape assemblies in any configuration can be determined accurately. The results of the proposed approach are compared with those obtained with a full 3-D representation of the thin regions and show excellent agreement (a relative difference of less than 2%) while reducing substantially the computational burden (75% fewer DoFs). These features make the new 3-D TS model very promising for simulating large-scale superconducting devices, including high-field magnets and coils of complicated shape.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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