Minimization of Detent Force for PMLSM using the Moving Model Node Technique and the Neural Network

机译：使用运动模型节点技术和神经网络将PMLSM的制动力最小化

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This paper shows the Minimization of detent force for Permanent Magnet Linear Synchronous Motor(PMLSM) using the moving model node technique and the neural network. Design parameters are permanet magnet(PM) width, slot opening width, teeth width. Output parameters are thrust, detent force and inductance. Restricted conditions are selected for a thrust with 1250[Nf] overs, minimizations of detent force and inductance with 52.5[mH] below in order to make a power factor with 0.9 overs.

机译：本文利用运动模型节点技术和神经网络展示了永磁直线同步电动机（PMLSM）的最小制动力。设计参数是永磁体（PM）宽度，槽口宽度，齿宽。输出参数是推力，制动力和电感。为1250 [Nf]过大的推力选择限制条件，在低于52.5 [mH]的情况下将制动力和电感最小化，以使功率因数达到0.9 over。

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来源
《Conference on the Computation of Magnetic Fields(COMPUMAG 2003) vol.1; 20030713-17; Saratoga Springs,NY(US)》|2003年|P.174-175|共2页
会议地点 Saratoga SpringsNY(US)
作者
Dong-Yeup Lee; Ki-Chae Lim; Gyu-Tak Kim;
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作者单位

Dept. of Electrical Engineering Changwon National University 9 sarim-dong Changwon city, Kyungnam, 643-773, Korea;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类磁场、磁场计算;
关键词

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