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Enregistrement W4401117282 · doi:10.3233/jae-230241

Magneto-mechanical design of a high-speed machine for aeronautics

2024· article· en· W4401117282 sur OpenAlexaff
Larbi Dahnoun, Julien Fontchastagner, Christophe Viguier, Noureddine Takorabet

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Applied Electromagnetics and Mechanics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFinite element methodCritical speedEngineeringRotor (electric)VibrationMechanical engineeringGyroscopeRotordynamicsControl theory (sociology)Computer scienceStructural engineeringPhysicsAerospace engineeringAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrical machines that can run at high speeds are more and more studied as they can respond to the increasing need of power onboard of aircrafts. However, to allow high-speed operability mechanical handling of the rotating parts need to be insured. In this paper an analytic design process of a novel high-speed induction machine is presented. The analytical magnetic and mechanical models developed are presented and validated with finite element simulations. The magnetic model is based on a classic equivalent electrical diagram of induction machine with a specific adaptation for the rotor leakage inductance as the squirrel cage is buried. The mechanical model is based on a field displacement approach leading to the stress tensor in all the rotating part. A four degrees of freedom vibration analysis model considering gyroscopic effects based on Euler–Lagrange equation allows to identify the critical speeds of the system. It is shown that some geometrical parameters will have opposed effects on the two physics. Thus, an optimization-based coupling between the different physics allows to design rapidly the desired machine regarding any technical specifications as analytical models are being used.

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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,926
Score d'incertitude au seuil0,571

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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