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Enregistrement W4414825845 · doi:10.1016/j.csite.2025.107177

Modeling the temperature evolution of electromagnetic rails under multiphysics coupling

2025· article· en· W4414825845 sur OpenAlexfundno aff
Gongwei Wang, Wen Tian, Weikang Zhao, Ying Zhao, Weiqun Yuan, Ping Yan

Notice bibliographique

RevueCase Studies in Thermal Engineering · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Launch and Propulsion Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaCanadian Anesthesiologists' Society
Mots-clésMultiphysicsContact resistanceJoule heatingThermalThermal contact conductanceOverheating (electricity)Transient (computer programming)Armature (electrical engineering)Coupling (piping)Thermal resistance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A three-dimensional transient electro–magneto–thermo–mechanical coupled model was developed to investigate the thermal response of the rail during launch, incorporating contact pressure, contact resistance, and friction at the armature–rail interface. The results are as follows: (1) In spatial distribution, the rail temperature rises first and then falls along the direction of armature movement, with the peak located in the low- to medium-velocity stage. (2) In spatial heat evolution, the temperature transitions from a rapid increase to a plateau stage and then to a gradual decrease. (3) As the launch progresses, Joule heating from contact resistance dominates at the beginning, follow K to 887 K. The model incorporates material thermal softening. This effect, combined with electromagnetic force attenuation, leads to a progressive decrease in contact pressure. The reduced pressure, in turn, results in higher contact resistance and intensifies localized heating, which ultimately accelerates the overall rail temperature rise. These findings clarify the coupling between current and heating sources, providing theoretical insight and numerical support for thermal protection design and service life assessment of electromagn ed by frictional heating, contributing approximately 62% and 38% of the total heat input, respectively. The peak rail temperature rises from 293 etic launchers. • A 3D transient multiphysics model is developed to simulate rail temperature evolution. • The model couples electromagnetic, thermal, mechanical, and contact phenomena. • Spatiotemporal characteristics of heat sources vary across launch phases. • High-temperature zones tend to appear in low-to-medium velocity segments. • Local thermal stress gradients may induce surface fatigue and microcracks.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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