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Enregistrement W4310475748 · doi:10.1109/ecce50734.2022.9947645

Design and analysis of cobra shaped spoke type rotor with SMC stator core for traction applications

2022· article· en· W4310475748 sur OpenAlexaff
Mohanraj Muthusamy, Pragasen Pillay

Notice bibliographique

Revue2022 IEEE Energy Conversion Congress and Exposition (ECCE) · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Bearings and Levitation Dynamics
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatorRotor (electric)Core (optical fiber)Traction (geology)TorqueTorque densityTorque rippleTraction motorMagnetic coreEngineeringAutomotive engineeringMechanical engineeringCopper lossElectric motorInduction motorElectrical engineeringDirect torque controlElectromagnetic coilPhysicsVoltageTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnetic materials are envisaged as a key factor for the performance improvement in electric traction motors. This paper focuses on reducing the torque ripple, and the harmonic content of back EMF utilizing the cold spray additively manufactured magnets. The electromagnetic performances of the conventional spoke and the cobra-shaped spoke type rotor are compared for the same specifications. Also, this paper focuses on the design of a segmented SMC stator core to improve the copper fill factor to 60%. A comparison between the laminated stator core and the SMC stator core has been presented. The tooth body of the SMC stator core is reduced on both sides to compact the end winding within the stack height, increasing the torque density in terms of motor volume.

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)0,000
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 enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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