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World File Search System电机设计
用于先进电机设计和分析的非晶态金属材料旋转磁性能表征
摘要：非晶态金属 (AM)，特别是非晶态铁磁金属，被认为是一种令人满意的磁性材料，可用于开发高效、高功率密度的电磁设备，例如电机和变压器，这得益于其各种优点，例如合理的低功耗和中高频下的非常高的磁导率。然而，这些材料的特性尚未得到全面研究，这限制了其在具有通常具有旋转和非正弦特征的磁通密度的高性能电机中的应用前景。在不同磁化下对 AM 进行适当的表征是将这些材料用于电机的基础之一。本文旨在广泛概述在存在各种磁化模式（特别是旋转磁化）的情况下的 AM 特性测量技术，以及用于先进电机设计和分析的 AM 特性建模方法。还讨论了可能的未来研究任务，以进一步改进 AM 应用。
电气工程学士学习计划和学位...
学时 先修课程/共同课程 理论 实践 ELEC510 电力工程专题 3 3 0 ELEC414 ELEC519 电机设计 3 3 0 ELEC410 ELEC513 先进电力系统 3 3 0 ELEC511 ELEC514 高压工程 3 3 0 ELEC511 ELEC515 先进控制系统 3 3 0 ELEC412 ELEC516 可持续及可再生能源 3 3 0 ELEC511 ELEC518 电力系统保护 3 3 0 ELEC511 ELEC521 微电子学 3 3 0 ELEC322 ELEC522 电子通信电路 3 3 0 ELEC431 ELEC523 数字系统设计 3 3 0 ELEC322 ELEC442 嵌入式系统3 3 0 ELEC341 ELEC532 数字通信 3 3 0 ELEC431 ELEC533 移动通信 3 3 0 ELEC532 ELEC534 微波工程 3 3 0 ELEC312 ELEC535 光纤通信 3 3 0 ELEC532 ELEC536 电子与通信工程专题
流体系统创新 - Parker Hannifin
Parker 电机设计中心 (PMDC) 致力于推动电机技术的发展，使 FSD 客户能够利用低成本、成熟的制造能力和快速原型设计在短短六周内生产出一台工作电机。这些电机用于燃油泵，在许多应用中取代了发动机驱动的燃油泵。PMDC 工程师开发了一种专有设计工具，用于创建最佳电机配置。• 优化磁性有限元分析 (FEA) • 应用系统模拟 • 建立最佳电机几何形状 • 模拟热性能
蓝牙控制机械臂的设计与实现
机器人和自动化（尤其是物联网）的发展推动了蓝牙操作机械臂的发展。这些机械臂可以执行拾取和放置等任务，从而减少人员疲劳和错误。两种控制策略（力和运动控制）可实现精确操作。通过使用具有蓝牙连接的智能手机，用户可以远程控制机械臂。蓝牙模块（如 HC05）促进了这种连接。这种机械臂可以处理危险材料或难以接近的区域的任务。这些机械臂具有灵活性，可以重新编程以执行各种任务。它们使用 Arduino Uno 和四个伺服电机设计，通过移动应用程序进行控制，确保用户友好操作。该系统使用 CAD 软件和 3D 打印建模，可提高工业设置的安全性和效率。它可以实现远程控制和精确移动，以执行处理弹药等任务。
集成先进控制策略以增强...
摘要 电机效率需要多样化的范式集成，以通过精度、能量优化和可靠性促进机器人应用的进步。先进的控制策略，如人工智能驱动的预测机制、谐波驱动系统和电机性能的实时反馈工具，强调了机器人技术所需的效率。作为机器人电机的集体作用，这些方法可以实现精确的扭矩和速度调节、对环境变化的动态适应以及受控策略中的节能运行。了解电机效率的理论基础可以指导在工业和制造过程自动化中选择和实施机器人技术的决策。比较机器人角色分析可以精确优化技术，以利用动态响应能力和能源利用效率。实现先进电机控制的方法强调了将智能算法与创新电机设计相结合的潜力，以提高机器人在复杂情况下的依赖性。先进的控制策略展示了机器人解决方案在流行技术应用中对效率、适应性和相关性的需求。
电动机替代模型的数据有效的机器学习方法 /作者= Wang，Bingnan; Sakamoto，Yusuke /creationDate = 2024年6月5日 /受试者=电气系统，机器学习，多物理建模< /div < /div>
电动机广泛用于家庭和各种行业，其技术和设计原则已良好。但是，电机设计和定制的要求，特别是对于电动汽车和飞机等新应用以及工厂自动化的要求，总是对汽车设计人员构成新的挑战。参数扫描或迭代优化方法经常被使用，以评估大量设计候选者，然后再识别特定任务的最佳设计。对每个电动机设计糖果的准确分析通常依赖于有限元分析（FEA）的数值模拟，这些模拟是耗时的，尤其是当评估一个设计的各种操作点时。因此，希望寻求FEA的替代分析方法来快速预测运动性能。基于替代模型的优化已被研究以加快过程[1]。由于高度非线性的性质，传统替代模型的准确性在预测某些运动性能（例如扭矩波形和效率图）时会受到影响。近年来，机器学习和深度学习方法已经找到了许多应用，并且由于其模拟高度非线性功能的能力而应用于运动设计[2]，[3]。这种方法的一个主要挑战是达到合理预测准确性所需的大型数据集大小。在本文中，我们提出了用于电动机设计优化的数据有效机器学习模型的三种策略：一个，减少用于电机设计的机器学习模型的输入维度；第二，与基于物理的方法结合