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Enregistrement W4362718158 · doi:10.4271/2023-01-0878

Development of a Novel High Strength Aluminum-Cerium Based Rotor Alloy for Electric Vehicle Induction Motor Applications

2023· article· en· W4362718158 sur OpenAlexaff
Anthony Lombardi, Glenn Byczynski, Buddhika Guruwatta Vidanalage, Areej Fatima, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Advances and Current Practices in Mobility · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlloyMaterials scienceSquirrel-cage rotorAluminiumRotor (electric)Electrical resistivity and conductivityElectrical conductorMetallurgyInduction motorComposite materialMechanical engineeringVoltageElectrical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">To increase vehicle range, light weighting of electric vehicles has been extensively researched and implemented by using aluminum intensive solutions. With regards to traction motors, aluminum alloys that have a desired combination of high electrical conductivity and strength are required for high power output and efficiency. In this research, a novel Al-Ce based alloy, with minor additions of Si and Mg for strengthening, was investigated in different heat treatment tempers to maximize mechanical properties while maintaining a high electrical conductivity. This new alloy system appears to have addressed the classic conundrum of the inverse relationship of mechanical performance verses electrical conductivity for traditional aluminum alloy systems. The results suggest that the Al-Ce-Si-Mg alloy had yield strength in excess of 120 MPa and electrical conductivity of at least 50 %IACS in the T5 and T6 conditions. Simulations of a squirrel cage induction machine show that this combination of properties resulted in similar motor performance to other rotor Al alloys. As a result, the Al-Ce-Si-Mg alloy is a promising alternative to the near pure Al or Cu-based alloys that are currently used in induction motor rotor castings.</div></div>

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,428

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 savante0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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