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Enregistrement W4385249843 · doi:10.1109/itec55900.2023.10186954

Structural Design Evaluation of Integrated Rotor Hub and Shaft for a High-Speed Surface Mounted Radial Flux Permanent Magnet Synchronous Motor

2023· article· en· W4385249843 sur OpenAlexaff
Akshay Manikandan, Mohamed Abdalmagid, Giorgio Pietrini, Mikhail Goykhman, Ali Emadi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEaton Corporation
Mots-clésMagnetSynchronous motorRotor (electric)Permanent magnet synchronous motorPermanent magnet synchronous generatorAC motorFlux (metallurgy)Magnetic fluxEngineeringMechanical engineeringAutomotive engineeringElectrical engineeringPhysicsMaterials scienceElectric motorMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Increasing the reliability and power density of a surface-mounted permanent magnet synchronous machine (SPMSM) is crucial due to the broader applications in the automotive and aerospace sectors. Concerns with such machines are that the overall rotating assembly experiences significant mechanical loads due to the rapid rotational speeds, making it exceptionally challenging to design the structural integrity of these components. This study's main objective is to offer a scientific justification for designing an integrated rotor hub and shaft through efficient Finite Element Modeling (FEM) and integration strategies to maximize the rotating assembly durability of a 150kW radial flux SPMSM spinning at 20,000 rpm. The optimization of integrated topology is evaluated based on a multiphysics platform, along with studies conducted on motor assembly eigen frequency. The integrated approach combining the shaft and rotor hub made of AISI 4340 solely saves 1.84kg, removing the necessity of standard components such as balancing end clamp plates, locknuts, and washers. Lower masses are proportional to lower centrifugal forces, reducing radial stress and promoting component/assembly stiffness.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,233 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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