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Enregistrement W4404178404 · doi:10.1109/jestie.2024.3494594

Cogging Torque Computation in an Asymmetrical Interior Permanent Magnet Machine for Electric Vehicles

2024· article· en· W4404178404 sur OpenAlexaff
Dwaipayan Barman, Subhendu Bikash Santra, Debashis Chatterjee, Rakesh Palisetty, Pragasen Pillay

Notice bibliographique

RevueIEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Industrial Electronics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCogging torqueMagnetTorqueComputationAutomotive engineeringPhysicsComputer scienceElectrical engineeringControl theory (sociology)EngineeringArtificial intelligenceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article computes the cogging torque in an asymmetrical 36-slot 4-pole interior permanent magnet (IPM) machine designed for high torque density and transportation applications. Cogging torque causes acoustic noise and vibration. Therefore, it is important to know the value of cogging torque in the asymmetrical IPM machine. The cogging torque of the asymmetrical permanent magnet machine is computed based on a Fourier series expansion of air gap flux density in an equivalent slot-less IPM machine and relative air gap permeance function. The flux distribution of the asymmetrical IPM machine is computed using an equivalent lumped magnetic circuit based on flux distribution obtained using the finite-element analysis (FEA) method. The computed flux distribution follows the FEA results and thus the lumped magnetic circuit is validated. Then, the cogging torque of the asymmetrical IPM machine is derived. The Fourier coefficients of the flux distribution and relative air gap permeance in the asymmetrical IPM machine are analyzed and used to compute the cogging torque and compared to the FEA results. The computed cogging torque follows the FEA results and thus the newly derived cogging torque is justified by FEA and measurement. The FFT of the cogging torque is analyzed. Skewing technique is used to minimize cogging torque.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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