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Enregistrement W4402352067 · doi:10.1109/tmag.2024.3456121

Calculation of Resistances and Inductances in Multi-Conductor Systems Including Solid and Litz Wires Using the 2-D Boundary Element Method

2024· article· en· W4402352067 sur OpenAlexaff
Edgar Berrospe-Juarez, Frédéric Sirois

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Magnetics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInduction Heating and Inverter Technology
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConductorBoundary element methodElectrical conductorMaterials scienceBoundary (topology)Condensed matter physicsFinite element methodPhysicsThermodynamicsComposite materialMathematical analysisMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multi-conductor systems can be modeled as multi-port networks made of lumped parameters. In the general case, the computation of such parameters requires the knowledge of the electric and magnetic fields. During the last decades, the finite-element method (FEM) has been widely used to compute the field quantities. Due to the large number of degrees of freedom involved, the application of FEM is prohibitive in cases including a large number of conductors and when a frequency scan is required, which requires a mesh adapted to the frequencies of interest. In this article, the boundary element method (BEM) is instead explored. The BEM formulations of the 2-D magnetic-harmonic problems in multi-conductor systems made of solid and Litz wires are presented in this article. The proximity effects in the Litz wires are considered by means of a complex permeability. The voltages and currents are included in the mathematical formulation of the problem, from which the frequency-dependent resistances and inductances per unit length (p.u.l.) can be directly found. The approach proposed is fast, easy to use, and requires no post-processing steps.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,265 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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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