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Enregistrement W4399852913 · doi:10.3390/en17123042

Optimization of Flywheel Rotor Energy and Stability Using Finite Element Modelling

2024· article· en· W4399852913 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel Coppedé, Fábio da Silva Bortoli, João Manoel Losada Moreira, Nadja S. Magalhães, Carlos Frajuca

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Bearings and Levitation Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlywheelFinite element methodRotor (electric)Stability (learning theory)Structural engineeringMechanical engineeringEngineeringComputer scienceControl theory (sociology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An investigation on a flywheel is presented based on finite element modelling simulations for different geometries. The goal was to optimise the energy density (rotational energy-to-mass ratio) and, at the same time, the rotational energy of a flywheel rotor. The stress behaviour of flywheel rotors under the rotational speed at the maximum stress achievable by the flywheel was analysed. Under this condition, the energy density was obtained for the different geometries, as well as the rotational energy. The best energy density performance due to geometry was achieved with a flywheel rotor presenting a new Gaussian section, which is different from the known Laval disk shape. The best results using a single disk involved a rotational speed of nearly 279,000 rpm and a rotational energy density around 1584 kJ/kg (440 Wh/kg). These values still yielded low total energy; to increase its value, two or three rotors were added to the flywheel, which were analysed in regard to stability. In particular, the triple rotor energy density was ≈ 1550 kJ/kg (431 Wh/kg). As some instability was found in these rotors, a solution using reinforcement was developed to avoid such instabilities. The energy density of such a reinforced double rotor neared 1451 kJ/kg (403 Wh/kg), and the system achieved higher total energy. The material assumed for the devices was carbon fibre Hexcel UHM 12,000, a material kept constant throughout the simulations to allow comparison among the different geometries.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,718
Score d'incertitude au seuil0,265

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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