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Enregistrement W4399591491 · doi:10.20944/preprints202406.0737.v1

Calculation of Restoring and Repulsive Magnetic Forces between two Non-coaxial Coils of Rectangular Cross-Section with Parallel Axes

2024· preprint· en· W4399591491 sur OpenAlexaff
Slobodan Babić, Eray Güven, Kaihong Song, Yao Luo

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSuperconducting Materials and Applications
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoaxialCross section (physics)PhysicsSection (typography)InductanceClassical mechanicsGeometryMathematical analysisMathematicsComputer scienceMechanical engineeringEngineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we introduce new formulas for calculating the restoring and repulsive magnetic forces between two non-coaxial circular loops with parallel axes. These formulas are derived from a modified version of Grover’s formula for mutual inductance between the coils in question. Utilizing these formulas, we compute the restoring and repulsive magnetic forces between two non-coaxial thick coils of rectangular cross-sections with parallel axes. In these calculations, we apply the filament method and conduct investigations to determine the optimal number of subdivisions for the coils in terms of computational time and accuracy. The method presented in this paper is also applicable to all conventional non-coaxial coils, such as disks, solenoids, and non-conventional coils like Bitter coils, all with parallel axes. This paper emphasizes the accuracy and computational efficiency of the calculations. Furthermore, the new method is validated according to several previously established methods

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 enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,987

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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