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Enregistrement W4285044182 · doi:10.3390/machines10070559

Sensitivity Analysis for Multi-Objective Optimization of Switched Reluctance Motors

2022· article· en· W4285044182 sur OpenAlex
Ekaterina Andriushchenko, Ants Kallaste, Mohammad Hossain Mohammadi, David A. Lowther, Hamidreza Heidari

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueMachines · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesEesti Teadusagentuur
Mots-clésSwitched reluctance motorTorque rippleControl theory (sociology)Sensitivity (control systems)Rotor (electric)TorqueStatorComputer scienceDirect torque controlAutomotive engineeringControl engineeringEngineeringInduction motorPhysicsElectronic engineeringMechanical engineeringArtificial intelligenceElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main issue of the switched reluctance motor (SRM) is its noise and vibration caused by high torque ripples on the rotor’s shaft. Many methods have been developed for improving the torque characteristic of the SRM. For example, design optimization is one of the promising approaches to the noise and vibration reduction of the SRM. Particularly, topology optimization (TO) of the stator and rotor can be highly beneficial to addressing the torque ripple issue. However, the TO of the SRM appears to be computationally demanding. To overcome this issue, this study proposes a method aiming to reduce the computational complexity of the TO through the reduction of the design space. Particularly, this paper presents a sensitivity analysis of a list of unique design parameters of the SRM and their influence on the average torque of the motor and the torque ripple of the motor. By applying the sensitivity analysis, the design space of the TO could be reduced, leading to a considerable decrease in the TO computational burden. Additionally, valuable conclusions on the geometrical parameters’ influences on the SRM torque and torque ripple have been drawn.

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.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,399

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,220 · 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