Bursa Uludağ Üniversitesi Açık Erişim Sistemi
Bursa Uludağ Üniversitesinin araştırma çıktılarının yer aldığı açık erişim sistemidir.
Bu öğeden alıntı yapmak, öğeye bağlanmak için bu tanımlayıcıyı kullanınız:
http://hdl.handle.net/11452/25292| Başlık: | A neural network-based tool for magnetic performance prediction of toroidal cores |
| Yazarlar: | Miti, G.K. Moses, Anthony John Fox, David Uludağ Üniversitesi/Fen-Edebiyat Fakültesi/Fizik Bölümü. Derebaşı, Naim 11540936300 |
| Anahtar kelimeler: | Materials science Physics Artificial intelligence Magnetic losses Neural networks Soft magnetic materials Strip-wound cores Magnetic leakage Magnetic permeability Toroidal cores Magnetic cores |
| Yayın Tarihi: | Oca-2003 |
| Yayıncı: | Elsevier |
| Atıf: | Miti, G. K. vd. (2003). “A neural network-based tool for magnetic performance prediction of toroidal cores”. Journal of Magnetism and Magnetic Materials, 254(Special Issue), 262-264. |
| Özet: | Geometrical and building parameters have a strong influence on magnetic performance of wound toroidal cores made from electrical steel or similar strip products. This paper presents a neural network-based approach to predict losses and permeability in such cores of varying geometries over an induction range of 0.2-1.8T (50Hz). The approach is shown to be successful. |
| Açıklama: | Bu çalışma, 05-07 Eylül 2001 tarihleri arasında Bilbao[İspanya]’da düzenlenen 15. International Symposium on Soft Magnetic Materials’da bildiri olarak sunulmuştur. |
| URI: | https://doi.org/10.1016/S0304-8853(02)00788-6 http://hdl.handle.net/11452/25292 |
| ISSN: | 0304-8853 |
| Koleksiyonlarda Görünür: | Scopus Web of Science |
Bu öğenin dosyaları:
Bu öğeyle ilişkili dosya bulunmamaktadır.
DSpace'deki bütün öğeler, aksi belirtilmedikçe, tüm hakları saklı tutulmak şartıyla telif hakkı ile korunmaktadır.