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Enregistrement W6921035951 · doi:10.6084/m9.figshare.27245166.v1

[ARTICLE] Rotor-Through-Coils Toroidal-Flux Reluctance E-Motor for Aviation (Canadian Journal of Applied Physics Research / 2024)

2024· article· en· W6921035951 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificationPropulsionAirworthinessMagnetic reluctanceElectric motorRotor (electric)AviationElectrically powered spacecraft propulsion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electrification of aviation propulsion is in progress. New electric motor architectures — beyond axial and radial fluxes — may be required to unlock its full potential in meeting the demanding functional requirements (in terms of power, weight and efficiency) and certification requirements (from airworthiness authorities) set for airborne operating engine. This article presents a new class of toroidal-flux reluctance electric motors, where the rotor travells inside the coils — the Rotor-Through-Coils (RTC) Reluctance E-Motor. Extensive finite element magnetic model analysis was conducted (including motor operational characteristics assessment), following from an existing validated approach. The power delivered by five series-mounted motors rivales fuel-injected engines powering existing acrobat airplanes, including similar dimensions. A further important advantage will follow in a sequel publication showing the substantial advantage of this motor architecture to be entirely and effeciently air-cooled (like high pressure turbines already do in turbofans), removing the added complexity, weight, cost and certification issues implied in using onboard liquid coolants.Canadian Journal of Applied Physics Research link: https://ccsenet.org/journal/index.php/apr/article/view/0/50794-------------------------------------------------------------------------For more public data, please visit my Figshare profile: https://figshare.com/authors/Luis_Teia/10811244<br>

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,940
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,241 · 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'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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