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Enregistrement W4390417087 · doi:10.1109/ecce53617.2023.10362542

Analysis of Two Design Topologies for Variable Flux Permanent Magnet Motors

2023· article· en· W4390417087 sur OpenAlexaff
Bassam S. Abdel-Mageed, Akrem Mohamed Aljehaimi, Pragasen Pillay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlnicoMagnetDemagnetizing fieldRotor (electric)Torque densityFinite element methodMagnetic fluxTorqueMechanical engineeringMaterials scienceFlux (metallurgy)Automotive engineeringEngineeringPhysicsStructural engineeringMetallurgyMagnetic fieldMagnetization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a comparative analysis between an AlNiCo (Non-rare-earth magnet) and a series-hybrid permanent magnet (PM) variable flux motor (VFM) which has both an AlNiCo and a rare-earth magnet. The AlNiCo VFM utilizes a spoke type rotor and specially positioned flux barriers. The series hybrid VFM (SHVFM) utilizes a standard V-shaped rotor with AlNiCo and rare-earth PMs. A detailed electromagnetic finite element (FE) analysis is presented and validated through a set of experiments for measuring the key characteristics of each machine. Due to the virtual remagnetization (VD) effects, the SHVFM offers improved de/remagnetization characteristics along with improved overall torque density. The findings reveal that the series-hybrid VFMs are subject to high risk of rare-earth PM demagnetization. In addition, the re/demagnetization performance is highly related to the residual flux density of the rare-earth PM in SHVFM.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,776

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0010,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,228 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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