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A Novel Winding Design for EV Traction Electric Motors: Hybrid Hairpin Winding Layout Containing Both Copper and Aluminum Windings

2024· article· en· W4400351409 sur OpenAlexaff
Buddhika De Silva Guruwatta Vidanalage, Ze Li, Anthony Lombardi, Narayan C. Kar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraction motorElectromagnetic coilTraction (geology)CopperAluminiumElectric motorElectrical engineeringMaterials scienceCopper wireElectric tractionEngineeringMechanical engineeringComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emerging design considerations for future electric vehicle traction machines prioritize innovative hairpin winding designs that deliver superior electro-magnetic performance across a wider speed range while maintaining lightweight construction and cost-effectiveness. To address this challenge, incorporating aluminum as the winding material presents a viable solution due to its lightweight and cost-effective nature however, overcoming its higher ohmic losses, while meeting the higher performance targets remains a main critical obstacle to be addressed. In this respect, utilizing the analytical models: winding function-based model, and winding's AC loss estimation model, this paper proposed a novel hybrid hairpin winding design layout that combined the integer slot distributed windings (ISDW) and variable pitch concentric winding layouts for a commercially available traction machine. The hybrid winding layout incorporates both copper and aluminum windings, resulting in a reduction of 36.1% in winding weight and 46.6% in cost compared to the conventional ISDW design windings with only copper. Additionally, the hybrid winding layout exhibits higher electromagnetic performance including output power, torque, and efficiency, over wider speed range, encompassing both the maximum torque per ampere and field weakening regions

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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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