Acoustic noise mitigation, modal characterization, and rotor fatigue calculations in electric propulsion motors
Notice bibliographique
Résumé
Electric propulsion motors have emerged as a promising solution to address greenhouse gas emissions from Internal Combustion Engines (ICEs). While electric propulsion motors offer numerous advantages over Internal Combustion Engines (ICEs), they also pose certain challenges. Electric motors are prone to high-frequency tonal noise, which can be annoying to customers and become a quality concern in noise-sensitive automotive applications. The ongoing effort to increase the speed of electric propulsion motors for enhanced power density can have an adverse impact on rotors. This is due to the fact that the stress induced in the rotor is quadratically proportional to its speed. This concern becomes particularly significant for motors that rely on air barriers and thin bridges to enhance their electromagnetic performance. The thesis makes a contribution to address these challenges. First, the acoustic noise mitigation methods at the transmission stage are investigated. Then, acoustical materials are experimentally validated for their capacity to mitigate acoustic noise at the transmission stage. Then, experimental modal analysis is conducted to find out the modal characteristics of a stator-housing assembly. The mode shapes and modal frequency are compared with finite element results to evaluate the fidelity of the finite element model. Then, an equivalent damage approach is used to employ accelerated fatigue analysis for a rotor using constant amplitude load cycles. Finally, a thermomechanical fatigue analysis workflow is developed for a rotor to overcome the limitations of the constant amplitude load cycle approach, with an additional computational cost.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».