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Enregistrement W7065882516

Experimental and Numerical Study of Thermal Performance of a Self Contained Drum Motor Drive System (SCDMDS)

2023· dissertation· en· W7065882516 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMitacs
Mots-clésDrumElectric motorStatorRotational speedDissipationThermalTorqueRotor (electric)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main focus of this work is to investigate thermal performance of self-contained drum motor drive systems (SCDMDS). All components of a SCDMDS are contained inside a rotating drum including the electric motor, gearbox, and an air/oil multiphase flow. A considerable amount of heat is generated within the SCDMDS from various sources, namely, the electric motor losses, the oil viscous dissipation and the gearbox losses. In meantime, a limited amount of heat is dissipated through the surface of the rotating drum and the side flanges. Therefore, a SCDMDS sometimes encounters a serious overheating problem, which often results in electric motor failure. The different heat generation and dissipation mechanisms as well as the two-phase flow within the SCDMDS have been studied experimentally and numerically under different operating parameters, namely, the oil level (OV), the drum rotational speed (N), the torque (ζ), the number of motor poles (n) and the electric motor dimensions. The effects of rubber lagging material and thickness as well as the use of rubber belts have been investigated as well. The numerical part of the present study has been carried out using Ansys-CFX and was validated using experimental data. Results showed that the optimum oil level (OV) for the best thermal performance is about 65%. The increase in the rotational speed (N) enhanced the heat transfer within the SCDMDS due to the improved oil splashing. Viscous dissipation (VD) between the motor stator and the rotating drive drum was found to be almost negligible. However, oil viscous dissipation within the gap between the motor rotor and stator was found to have an important effect on the thermal performance. An analytical model has been developed and implemented using MATLAB to estimate VD within the motor. The losses from the gearbox were studied experimentally and numerically considering planetary and co-axial gear trains. The numerical work was carried out using the KISSsoft and KISSsys software. Results showed that the increase in the drum rotational speed (N) or the drum torque (ζ) increased the gearbox losses. In the planetary gearbox, any increase in the OV increases the churning losses, however, the increase in OV increased the losses in the co-axial gearbox up to OV = 31% beyond which the losses remained constant. After understanding the complex interplay between all the heat generating and dissipating mechanisms within the SCDMDS, a number of possible modifications have been proposed in order to resolve the overheating problem. The effect of cooling the electric motor by using an axial air flow has been investigated. The effect of adding fins along the inner surface of the outer rotating drum has also been studied. Correlations of the various contributing mechanisms have been developed. Based on a thermal resistance network, a SCDMDS sizing and performance assessment computer software tool in the form of a digital twin (DT) has been developed. A user-friendly interface has been developed using Visual Basics and Excel. The DT estimates temperature distribution and the amount of heat generated and dissipated from each component within the SCDMDS and hence it identifies whether the case is considered safe to operate or overheating is expected. In overheated cases, the DT also suggests several possible modifications the user could consider to resolve the overheating problem. The DT has been validated against several experimental case studies and found to be very reasonably accurate.

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: aucune
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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