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World File Search System永久磁铁
软组织内无线毫动物的永久磁铁驱动导航
创建无线磨刀机器人在人体的软组织内导航以进行医疗应用是一个挑战，因为船上推进和小规模的供电能力有限。在这里，我们提出了大约100个永久磁铁阵列的基于远程驱动的Millirobot系统，该系统使Cyly-Drical Magnity Millirobot能够通过连续渗透在软组织中导航。通过在软组织内部7 t/m的速度上创建一个强烈的磁力陷阱，即使没有主动控制，机器人也会吸引到阵列的中心。通过将阵列与运动阶段和荧光镜面X射线成像系统相结合，磁性机器人在离体猪脑中遵循具有极端弯曲的次数弯曲精度的复杂路径。该系统可以使未来的无线医疗机器人可以提供药物；进行活检，热疗和烧伤；并在身体组织中用小切口刺激神经元。
设计双站通量式钢琴的设计，阵列阵列阵列永久磁铁电动机，以增强平均扭矩产生和稀有地球的影响
如今，随着对清洁能源和可再生资源的重视，使用永久磁铁（PM）电动机引起了极大的关注。最新类型的PM电动机之一是Vernier永久磁铁电机（VPM）。本文着重于分析和评估式型Vernier永久磁铁电动机（SVPM）。这项研究的主要创新和贡献是引入了辐条型Vernier永久磁铁电动机的双定位配置。双定子式式型游标永久磁铁电动机（DSSA-PMVM）通常在转子上缺少通量屏障。在这项研究中，将磁通屏障纳入此类电动机的新型设计导致了新的运动架构的发展。带有通量屏障（DSSA-fbpmvm）的双站式型Vernier永久磁铁电动机有效地解决了传统Vernier Motors固有的一些挑战。游客电动机通常以低速输出为特征。但是，一个值得注意的缺点是他们的低功率因素。DSSA-FBPMVM不仅与同一体积内的SVPM相比增强了扭矩输出，而且还克服了SVPM的低功率因数问题，从而达到了相对理想的功率因数。本研究中使用的分析和评估方法基于二维有限元方法（2D FEM）。
考虑热性能的无人机外旋转永久磁铁同步电动机的重量最小化
本文详细介绍了为无人机设计的11 kW巡航电机的重量减轻过程，遵循三阶段的方法。该研究靶向现有的6相，28杆/24个插槽电动机，其主要目标是减少重量，同时最大程度地减少性能降解。堆栈长度和电动机直径被选为关键变量。彻底分析了运动几何形状对重量，电磁特性和热特性的影响。此外，转子轭厚度和永久磁铁厚度被认为是最终确定电动机配置的进一步设计变量。堆叠长度为40毫米，电动机直径为166毫米，转子轭厚度为3.4毫米，持久性磁铁厚度为2.8 mm，然后进行实验验证。 关键字：无人机（无人机），外转子PMSM，重量最小化，温度，堆叠长度，电动机外径堆叠长度为40毫米，电动机直径为166毫米，转子轭厚度为3.4毫米，持久性磁铁厚度为2.8 mm，然后进行实验验证。关键字：无人机（无人机），外转子PMSM，重量最小化，温度，堆叠长度，电动机外径
表面安装的永久磁铁同步电动机与内部和外转子类型V. D. Quoc *a，b，H。B. Huu B
表面安装的永久磁铁同步电动机（SPMSM）是一台电动机，由于良好的特性，例如高功率密度，较低的质量，高效率和较低的惯性扭矩，因此广泛应用于电动汽车（EV）和电动驱动器。对于SPMSM，有两种类型的SPMSM，即内部转子SPMSM和外转子SPMSM。为了分析，计算和比较这两种运动类型的优势和缺点，本研究提出了一个分析模型，以计算和设计具有内部和外转子配置的SPMSM的电磁参数和热特性。随后，开发了有限元方法来验证从分析模型获得的输出参数。仿真结果还表示两种类型的电动机的性能。但是，内转子SPMSM在高速和低温方面具有优势，而外转子SPMSM具有更高的扭矩和稳定性，但在较高的温度下运行。
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PEO-1概念化并规定了给定应用程序嵌入式机器学习系统的设计流。peo-2获取机器学习算法的知识和技能，以解决信号和图像处理领域的当前挑战PEO-3分析，模型，设计和原型带有硬件加速器的机器学习系统PEO-4来满足规格，以满足知识，以增强知识的知识，以设计和开发限制性的限制性的技术，以实现固定型和技巧，以增强型号的质量和技能，以增强型号的效果，以增强型号的能力，以增强型号的效果，以增强型号的实现，并努力努力，以增强型号的效果。科学界。PEO-6作为个人或团队成员的贡献，以产品为导向的研究，并展示领导技能
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（由电子和信息技术部（MEITY），GOI赞助）序言：“电子与ICT学院”是在Nit Warangal建立的，并在Goi Meity的财政援助下建立了。该学院的管辖区是Telangana，Andhra Pradesh，Karnataka，Goa，Puducherry和Andaman＆Nicobar群岛。该学院的作用是在电子，信息通信技术，工业培训和咨询服务，行业课程开发，工作专业人员的CEP开发，工作专业人员的建议，对技术孵化和企业家活动的支持和支持。关于FDP：此FDP旨在提供强大的理论背景以及在计算机视觉和医学成像应用领域的实践经验，以及如何在计算机视觉和基于医学图像分析的算法的帮助下有效地进行图像的可视化和分析。在“数字印度”倡议的发展和新兴时代，计算机视觉的使用在机器视觉和医学成像区域中变得相关，因为这些图像的几种应用决定并有助于整个地区和整个国家的社会经济地位。CV和医学成像专家的知名资源人员将提供基于计算机的视觉和基于医学成像的方法。主要课程内容：计算机视觉和医学图像分析应用程序简介。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。该FDP旨在传授知识并培训AI的工程方面的基础知识和在最近的计算机视觉医学图像分析应用AI.FDP的应用中，对在AI/ML领域工作的学院和研究人员将有助于计算机视觉和医疗图像分析的领域。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。CNN架构用于简历和医学成像实施。视频分析，对象检测/跟踪，分割，Yolo模型，RCN，UNET和FRCNN。生物识别技术检测，人类活动和面部识别。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析和医学图像分类的AI/ML。张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上的实现，例如Jetson Nano，TX2等。主持此计划的教师：该计划将由NIT Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
开发回收稀土永久磁铁的供应链……
尽管过去几年稀土永磁体的回收工艺已经得到发展，但我们的研究发现，一些障碍对其更广泛应用构成了挑战。从政策角度来看，在 INSPIRES 项目中观察到的一个主要障碍（也是咨询专家提出的）是缺乏对提供磁体信息的产品的明确标签或标记要求。这对拆解商和回收商来说都是一个问题，因为他们需要手动拆解设备来验证他们正在处理的磁体的存在、位置和类型。回收过程的资金支持不足、缺乏针对特定材料的回收目标和配额以促进二级市场的发展以及缺乏生态设计规则是分析中发现的其他关键政策相关障碍。
通过晶界的原子尺度工程固定式永久磁铁的磁性调谐
具有维持其磁化能力的永久磁铁，即，在高温下，称为强制性的证券是为服务快速生长的清洁能源技术（例如电动汽车和风能）服务的关键材料。[1-3]但是，改善当前使用的NDFEB和SMCO 5磁体的高温磁性特性是具有挑战性的。为了进一步提高工作温度，固定型磁体，其中固定性是由晶粒内纳米沉淀物在纳米沉淀物上的固定固定而产生的，是最有吸引力的候选者。[4-6]例如，由于其高质量温度和出色的温度稳定性，因此SM 2 CO 17的磁铁是在300°C以上使用的电动机中使用的唯一可以使用的罐。[7–11]通常认为其矫正性是由谷物内的纳米级细胞微结构而仅通过域钉钉来控制的