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Enregistrement W4205804444 · doi:10.1109/ojies.2021.3138610

Radial Force Density Calculation of Switched Reluctance Machines Using Reluctance Mesh-Based Magnetic Equivalent Circuit

2021· article· en· W4205804444 sur OpenAlexaff
Gayan Watthewaduge, Berker Bilgin

Notice bibliographique

RevueIEEE Open Journal of the Industrial Electronics Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmonicsMagnetic reluctanceFinite element methodStatorVibrationSwitched reluctance motorNoise (video)WaveformReluctance motorFourier seriesForce densityMagnetic fieldAcousticsPhysicsEngineeringMechanicsRotor (electric)Mathematical analysisStructural engineeringMagnetComputer scienceMathematicsMechanical engineeringElectrical engineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Acoustic noise and vibration is one of the shortcomings of a switched reluctance machine (SRM). Harmonics of the radial force waveform in the airgap excite the stator structure at different vibration modes with specific frequencies. The radial force density in the airgap should be calculated before analyzing and mitigating acoustic noise and vibration. This paper proposes a reluctance mesh-based magnetic equivalent circuit (MEC) model to calculate the airgap radial force density. Reluctance mesh-based MEC models are developed for 3-phase 6/4, 6/16, 12/8 and 4-phase 8/6, 8/10, and 16/12 SRMs. A technique for the dynamic modeling of SRMs is proposed using the reluctance mesh-based MEC method. Dynamic currents are calculated using the proposed technique and, then, the radial and tangential flux density in the airgap are calculated. The radial force density in the airgap is calculated by applying the Maxwell Stress Tensor method. Fourier series is used to calculate the harmonics of the radial force density. The results obtained from the MEC model are verified using finite element method (FEM) models. The implemented MEC-based dynamic modeling method is validated using experimental results.

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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,395
Score d'incertitude au seuil0,762

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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