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Enregistrement W4389540968 · doi:10.17118/11143/20996

Novel methods of thermal management in high-performance induction motorsusing direct stator winding cooling

2023· article· en· W4389540968 sur OpenAlexaff
Alex M. Arangio, Ofelia A. Jianu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInduction Heating and Inverter Technology
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatorInduction motorThermal management of electronic devices and systemsThermalElectromagnetic coilMechanical engineeringAutomotive engineeringMaterials scienceComputer scienceElectrical engineeringControl theory (sociology)EngineeringPhysicsVoltageThermodynamicsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global warming has encouraged automakers to transition towards zero emission vehicles as a cleaner alternative to reduce the carbon footprint. Researchers are investigating high-powered induction motors as a cost-effective solution to supersede the conventional combustion engine and achieve sustainability. However, to compete with the energy density of a combustion cycle, the induction motor requires a large supply of power to the stator windings. Thus, additional mechanical and electrical losses accumulate in the form of heat during the transfer of energy from the stator to the rotor, contributing to increased internal temperatures. Within the stator, a collection of tightly wrapped insulated wire is subject to thermal stress, which irreversibly degrades the integrity of the material until failure. This process is known as thermal aging and accounts for 35-40% of induction motor failures. Given the risk of increased heat generation, the maximum power and torque available eventually reaches a point at which improvement is limited. Therefore, a novel cooling method is developed to reduce peak temperatures in areas most susceptible to thermal aging. Flexible polyimide mini channels are placed between the conductors within the stator utilizing internal forced convection to deliver coolant directly to the source of heat. Governed by the viscous effects of the fluid, a fully developed laminar flow is applied with a constant heat flux boundary condition to ensure temperature uniformity. A numerical model is developed using finite element software COMSOL Multiphysics to investigate peak temperatures under various operating conditions. To validate the simulated results, an analytical approach is employed by the 1 st and 2 nd law of thermodynamics to predict the irreversibility of the system when parameters such as number of channels, orientation, and geometric shape are changed. The results obtained determined that direct stator cooling can reduce overall temperatures by approximately 54C across all operating conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,252 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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