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

机译：使用移动模型节点技术和神经网络最小化PMLSM的制动力

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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：本文介绍了使用移动模型节点技术和神经网络的永磁线性同步电动机（PMLSM）的最小化。设计参数是永久磁铁（PM）宽度，插槽开口宽度，齿宽。输出参数是推力，制动力和电感。选择有限的条件，用于带1250 [NF]的推力，最小化的制动力和52.5 [MH]的电感，以便使电源因数与0.9倍。

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来源
《Conference on the Computation of Magnetic Fields》|2003年||共2页
会议地点
作者
Dong-Yeup Lee; Ki-Chae Lim; Gyu-Tak Kim; CCMF;
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正文语种
中图分类 TB972-53;
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