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Enregistrement W7154694618 · doi:10.1590/2179-10742025v24i4298301

Optimal Design and Simulation of an Axial Flux Machine for Unmanned Aerial Vehicles

2025· article· en· W7154694618 sur OpenAlex
Bruno S. Dupczak, J. Cros, N. Sadowski

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Microwaves Optoelectronics and Electromagnetic Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Estado de Santa CatarinaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Mots-clésStatorMagnetFinite element methodPower (physics)Optimal designWork (physics)Magnetic fluxFlux (metallurgy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Currently, unmanned aerial vehicles (UAVs) are present in numerous sectors of the economy, which require them to carry out services with agility, safety and precision. This equipment can be designed in the multi-rotor concept, using several electric motors, normally with permanent magnets and radial flux. Another alternative would be to use axial flux electric motors, which have a potentially higher power density and help to reduce the weight of the UAV. In addition, the use of grain-oriented steel in the mo-tor stator contributed to reducing magnetic losses and increasing aircraft efficiency. Thus, this work proposes the development of a permanent magnet axial flux motor, using grain-oriented steel in a yokeless and segmented armature. The technical specifications for a UAV application in agriculture are presented, as well as the mathematical modeling required for optimized motor design. Finally, the developed project is validated through 3D finite element electromagnetic field simulations, demonstrating the feasibility of using rectangular teeth to simplify the stator assembly process.

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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,595

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,229 · 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