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Enregistrement W4400945733 · doi:10.1109/itec60657.2024.10598865

Design of a Medium Voltage Switched Reluctance Motor for a Condensate Extraction Pump Application

2024· article· en· W4400945733 sur OpenAlexafffund
Charitha Abeyrathne, Korawege N. C. Jayasena, Harsh Dipakkumar Patel, Berker Bilgin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMathWorks
Mots-clésSwitched reluctance motorExtraction (chemistry)Reluctance motorVoltageAutomotive engineeringMaterials scienceComputer scienceElectrical engineeringEngineeringChemistryChromatographyRotor (electric)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Switched Reluctance Motor (SRM) has emerged as a promising candidate for various applications, including electric vehicles (EVs), industrial motors, and pumps. Its appeal lies in its robustness, potentially low production costs with lower manufacturing complexity, absence of permanent magnets, excellent power-speed characteristics, and high reliability. This paper delves into the design and dynamic analysis of an SRM for a high-torque, medium-voltage (MV) pump application in an industrial setting. The SRM is designed to match the output power (0.5 MW) and voltage (6 kV) of an induction motor (IM) while adhering to the same dimensional constraints. Crucial performance indices, such as torque ripple and density, have been analyzed to evaluate the motor’s suitability for an industrial application. The proposed SRM is for a high-capacity Condensate Extraction Pump (CEP) application commonly used in industrial steam generation systems. The proposed SRM design consists of a 12/8 pole configuration. The design and performance constraints are based on an industrial MV IM used for a CEP in a thermal power plant. As part of the proposed design process, static characterization of the SRM is performed utilizing Finite Element Analysis (FEA) in JMAG software. Dynamic performance analysis is conducted using a MATLAB/Simulink model. Key performance indices of the proposed SRM design were analyzed at all operating points, including torque ripple, efficiency, and temperature distribution. Dynamic performance verification and thermal, efficiency analysis are conducted using Motor-CAD software.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,978
Score d'incertitude au seuil0,346

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,229 · 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
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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