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Enregistrement W4405836126 · doi:10.1016/j.rineng.2024.103855

Investigating electromagnetic forces in multi-winding transformers: A numerical analysis

2024· article· en· W4405836126 sur OpenAlexaff
Kamran Dawood

Notice bibliographique

RevueResults in Engineering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMagnetic Field Sensors Techniques
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformerComputer scienceMechanical engineeringEngineeringMechanicsPhysicsElectrical engineeringVoltage

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A numerical investigation assesses the impact of multi-winding configurations on transformer electromagnetic forces. • Finite element models analyze forces under three different conditions for comprehensive results. • Short-circuit tests validate the accuracy of the finite element method findings. • Research insights will optimize transformer and converter design, ensuring reliable performance and operation. This paper presents a numerical study on the impact of multi-winding configurations on radial and axial electromagnetic forces in multi-winding transformers under three different conditions. Finite element analysis (FEA) models are used to simulate three scenarios: (1) applying rated current to the upper winding, (2) applying rated current to the lower winding, and (3) applying rated current to all windings simultaneously. The results show a significant difference: when applying the rated current to an upper or lower winding in the first and second conditions, the axial and radial forces are lower than when applying the rated current to all windings. The analysis demonstrates that when the rated current is applied to all windings of the multi-winding transformer, the resulting radial and axial electromagnetic forces are more evenly distributed. Prototype short-circuit tests validate the accuracy of the finite element method results. This research sheds light on the behavior of multi-winding transformers under different conditions, offering valuable insights into their design and operation. This work will assist converter and multi-winding transformer designers in optimizing their designs and ensuring reliable performance.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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