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Enregistrement W4415367451 · doi:10.1109/tmag.2025.3623500

Boundary Element Method Analysis of Multi-Conductor Systems Made of Thin Conductors in 2-D

2025· article· W4415367451 sur OpenAlexaff
Edgar Berrospe-Juarez, Frédéric Sirois

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Magnetics · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Simulation and Numerical Methods
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrical conductorComputationFinite element methodBoundary element methodCurrent densityBoundary (topology)Boundary value problemCurrent (fluid)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, the Boundary Element Method is used to build 2-D magnetic-harmonic models for multi-conductor systems made of thin conductors. The presented BEM models are much more computationally efficient than the equivalent Finite Element Method models. The proposed models allows the computations of the field quantities and of the circuit parameters of the multi-conductor system. Two approaches are presented, i) the shell approach, for cases where the current density varies across the thickness of the conductor, and ii) the strip approach, for cases where the current density is uniform across the thickness of the conductor. It is demonstrated that the strip approach leads to a significant simplification of the calculations. Voltages and currents are included directly in the system variables and outputs, respectively, avoiding the need for additional post-processing steps. The efficiency of the proposed models is important in cases including a large number of conductors, especially if frequency sweeps are required.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,784
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
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)0,0010,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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