绕组电感 - Ansys Maxwell 磁通链与电流
在本博客中,我将演示如何使用 Ansys Maxwell 中磁瞬态求解器的磁通链和电流结果来计算绕组电感。Ansys Maxwell 磁瞬态求解器在场计算中考虑了涡流效应,我将展示一种使用磁通链和电流结果来计算绕组电感的简单方法。
实际上,电感是非线性的,取决于频率和温度。增量(差分)电感是给定频率、工作点和温度下的实际电感。绕组的电感首先沿磁化曲线变化,从零电流和磁通开始,然后围绕磁滞回线变化。在磁化曲线“拐点”之前的区域(变压器和旋转机器中的实际区域),视在电感可用于近似线性化电感,并且模拟器将根据应用给出合理的结果。在磁化曲线“拐点”之后的饱和区,线性化电感不会在模拟中产生准确的结果。有时在磁芯中使用气隙来线性化电感,但这会降低没有气隙的给定磁动势的磁通量,并且会产生更高的绕组损耗。
如果线性模型足够好,许多有用的工程应用就不需要非线性模型。应用中可接受的误差是多少是一个应该考虑和回答的问题。
麦克斯韦模型
对磁芯进行网格操作以获得精确结果。对绕组施加 1 安培的三相正弦激励。所用的时间步长是电周期除以 1000。
磁化曲线和磁滞回线
非线性磁性材料的磁化曲线是通过施加激励而形成的,从零激励开始,沿一个方向增加,即“正”方向,直到饱和区中的最大点,此时斜率等于空芯电感。磁化曲线可以用磁通链和电流关系或磁通密度和磁场强度关系来表示,这两种关系是直接相关的,并且是彼此的缩放版本。两条曲线具有相同的形状和特征。
磁化曲线可分为以下三个不同的区域:
(1)实用区域:当励磁电流较小时电感较大,绕组损耗较小,感应电压、电流、转矩较大,此时性能最佳。
(2)膝点区域:性能下降,电感减小。
(3) 饱和区:电感等于空心电感器的电感时,性能低下。大幅度增加电流激励是没有道理的,因为它不会导致磁链增益像在实际区域那样大幅增加,并且绕组损耗会随着电流的平方而增加。此外,饱和磁芯会导致绕组电流和气隙磁通密度(旋转机器)中产生高次谐波,由于巴克豪森效应和磁致伸缩,磁芯会产生噪音(嗡嗡声)和振动,以及与噪音和振动相关的粗糙度。
磁致伸缩是指磁畴壁膨胀以允许磁畴与施加的磁场对齐时饱和磁芯体积的变化。磁畴壁边界会膨胀(磁畴壁运动)或改变结构(磁化旋转)。巴克豪森效应是由于磁畴对齐的快速变化引起的,在饱和区更明显,下图显示磁化曲线并不平滑。
旋转电机和变压器并不需要磁致伸缩。然而,一些致动器和传感器使用磁致伸缩材料将磁能转换为动能。
磁壁边界将磁结构划分为多个域,每个域中的磁偶极子都沿同一方向排列,而其他域中的磁偶极子则沿其他方向排列。当将磁场强度 H(电流函数)施加到磁性材料时,磁场会渗透到材料中并使所有磁域沿施加场的方向排列。在非饱和的实际区域中,磁畴壁边界会随着施加场的方向改变而膨胀和收缩,并且域会与施加场重新排列,但壁边界的结构不会发生显著变化。然而,在饱和状态下,磁畴壁边界的结构会发生显著变化(重塑),或者在域与施加场排列期间会移除边界(大于必要且无益)。
由于磁性材料具有“记忆”,因此在任何工作点,当电流反向时,磁化曲线不会遵循相同的路径,这种现象称为“磁滞”。当从一个方向将励磁降至零时,磁芯中仍会保留磁通链,即“剩余磁通”。需要以相反方向施加电流激励,即“矫顽电流”,才能将磁通降至零。
在实际区域(最小损耗)偏离原始路径最小,而在饱和区域(最大损耗)偏离原始路径最大。磁性材料对功率损耗的贡献等于一个激励周期内磁滞形成的环路面积。
工作点处的视在电感用于在涡流解算器中线性化电感,并且通常在任何其他使用交流波形的频域稳态解算器中也是如此。此类解算器中只有一个电感,而在磁瞬态解算器中也有增量电感。
磁通链与电流
磁通链与电流(从零到最大)的关系如下图所示。视在电感等于磁通链除以最大工作点的电流。
增量电感与电流
增量电感或差分电感是磁通链与电流图的导数。我们在下面的结果中看到,平均增量电感等于视在电感。
磁通链与电流 - 分析
下面的分析显示了增量电感的平均值如何等于视在电感。
相关文章:

绕组电感 - Ansys Maxwell 磁通链与电流
在本博客中,我将演示如何使用 Ansys Maxwell 中磁瞬态求解器的磁通链和电流结果来计算绕组电感。Ansys Maxwell 磁瞬态求解器在场计算中考虑了涡流效应,我将展示一种使用磁通链和电流结果来计算绕组电感的简单方法。 实际上,电感是非线性的…...

物联网软件开发与应用方向应该怎样学习,学习哪些内容,就业方向是怎样?(文末领取整套学习视频,课件)物联网硬件开发与嵌入式系统
随着物联网技术的飞速发展,物联网软件开发与应用方向成为了众多开发者关注的焦点。那么,如何在这个领域中脱颖而出呢?本文将为你提供一份详细的学习指南,帮助你从零开始,逐步掌握物联网软件开发与应用的核心技能。 一…...

《LeetCode Hot100》 Day01
Day01 轮转数组 思路: (1) 使用O(1) 空间复杂度解决,就需要原地解决,不能创建新的数组。 (2) 先整体反转数组,再反转前k个数,再反转剩下的数。即可完整本题。 &…...

vue动态table 动态表头数据+动态列表数据
效果图: <template><div style"padding: 20px"><el-scrollbar><div class"scrollbar-flex-content"><div class"opt-search"><div style"width: 100px"> </div><div class"opt-b…...
1.3 GPT vs BERT 终极选择指南:从架构差异到企业级落地策略
GPT vs BERT 终极选择指南:从架构差异到企业级落地策略 引言:两大巨头的分道扬镳 2018年,BERT和GPT系列同时引爆NLP领域,却在架构选择上走向截然不同的道路: BERT采用双向Transformer Encoder,在11项NLP…...

python-leetcode 23.回文链表
题目: 给定单链表的头节点head,判断该链表是否为回文链表,如果是,返回True,否则,返回False 输入:head[1,2,2,1] 输出:true 方法一:将值复制到数组中后用双指针法 有两种常用的列表实现&#…...

食品饮料生产瓶颈?富唯智能协作机器人来 “破壁”
在食品和饮料行业的发展进程中,诸多生产瓶颈如重复性劳动负担、复杂环境作业难题、季节性产能波动等,长期制约着企业的高效运营与进一步发展。如今,富唯智能协作机器人的出现,为这些难题提供了完美的解决方案,正逐步改…...

Golang GORM系列:GORM CRUM操作实战
在数据库管理中,CRUD操作是应用程序的主干,支持数据的创建、检索、更新和删除。强大的Go对象关系映射库GORM通过抽象SQL语句的复杂性,使这些操作变得轻而易举。本文是掌握使用GORM进行CRUD操作的全面指南,提供了在Go应用程序中有效…...
C++ labmbd表达式
文章目录 C++ Lambda 表达式详解1. Lambda 表达式的组成部分:2. Lambda 语法示例(1) 最简单的 Lambda(2) 带参数的 Lambda(3) 指定返回类型的 Lambda3. 捕获外部变量(1) 值捕获(复制)(2) 引用捕获(3) 捕获所有变量4. Lambda 在 STL 中的应用5. Lambda 作为 `std::function`6…...
《大规模动画优化(一):GPU 顶点动画的生成》
GPU 顶点动画(Vertex Animation Texture, VAT) GPU 顶点动画(Vertex Animation Texture, VAT)烘焙的核心思想是: 在 CPU 端预先计算动画顶点数据,并存储到纹理(Texture2D)中…...

【前端】几种常见的跨域解决方案
在前端开发中,跨域问题是常见的挑战。以下是几种常见的跨域解决方案: 1. Nginx反向代理 使用 Nginx 进行反向代理是解决跨域问题的一种常见方式。Nginx 会充当一个中间代理服务器,接收来自前端的请求并将其转发到实际的后端 API 服务&#…...
如何在WinForms应用程序中读取和写入App.config文件
如何在WinForms应用程序中读取和写入App.config文件 1. 添加App.config文件2. 配置App.config3. 读取App.config4. 写入App.config 在WinForms应用程序中, App.config文件是用于存储配置数据的标准方式。通过使用.NET框架提供的类库,我们可以方便地对 …...

【分布式理论7】分布式调用之:服务间的(RPC)远程调用
文章目录 一、RPC 调用过程二、RPC 动态代理:屏蔽远程通讯细节1. 动态代理示例2. 如何将动态代理应用于 RPC 三、RPC序列化与协议编码1. RPC 序列化2. RPC 协议编码2.1. 协议编码的作用2.2. RPC 协议消息组成 四、RPC 网络传输1. 网络传输流程2. 关键优化点 一、RPC…...
人工智能应用-智能驾驶精确的目标检测和更高级的路径规划
实现更精确的目标检测和更高级的路径规划策略是自动驾驶领域的核心任务。以下是一个简化的示例,展示如何使用Python和常见的AI库(如TensorFlow、OpenCV和A*算法)来实现这些功能。 1. 环境准备 首先,确保安装了以下库:…...
dynamic_cast和static_cast和const_cast
dynamic_cast 在 C 中的作用 dynamic_cast 是 C 运行时类型转换(RTTI, Run-Time Type Identification)的一部分,主要用于: 安全的多态类型转换检查类型的有效性向下转换(Downcasting)跨类层次的指针或引用…...

DEEPSEEK与GPT等AI技术在机床数据采集与数字化转型中的应用与影响
随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,深度学习、自然语言处理等先进技术开始广泛应用于各行各业。在制造业尤其是机床行业,AI技术的融合带来了巨大的变革,尤其在机床数据采集与机床数字化方面的应用。本文将探讨DEEPSEEK、…...
高速存储文章目录
《zynq tcp万兆网和ftp协议分析-CSDN博客》 《国产fpga nvme ip高速存储方案设计_fpga 高速存储-CSDN博客》 《国微pcie switch 8748高速存储方案设计_国产pcie switch-CSDN博客》 《FPGA SATA高速存储设计-CSDN博客》 《FPGA NVME高速存储设计_690t fpga-CSDN博客》 《zy…...

车载测试工具 --- CANoe VH6501 进行Not Acknowledge (NAck) 测试
我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身…...

【清晰教程】通过Docker为本地DeepSeek-r1部署WebUI界面
【清晰教程】本地部署DeepSeek-r1模型-CSDN博客 目录 安装Docker 配置&检查 Open WebUI 部署Open WebUI 安装Docker 完成本地DeepSeek-r1的部署后【清晰教程】本地部署DeepSeek-r1模型-CSDN博客,通过Docker为本地DeepSeek-r1部署WebUI界面。 访问Docker官…...
Linux运维——用户管理
Linux用户管理 一、Linux用户管理要点二、常用命令2.1、groupadd2.2、groupdel2.3、groupmod2.4、groups2.5、useradd2.6、userdel2.7、passwd2.9、su2.10、sudo2.10.1、给普通用户授权 sudo2.10.2、 免密码授权 sudo 一、Linux用户管理要点 创建用户组 - 使用 groupadd删除用…...
OpenLayers 可视化之热力图
注:当前使用的是 ol 5.3.0 版本,天地图使用的key请到天地图官网申请,并替换为自己的key 热力图(Heatmap)又叫热点图,是一种通过特殊高亮显示事物密度分布、变化趋势的数据可视化技术。采用颜色的深浅来显示…...
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc
内存分配函数malloc kmalloc vmalloc malloc实现步骤: 1)请求大小调整:首先,malloc 需要调整用户请求的大小,以适应内部数据结构(例如,可能需要存储额外的元数据)。通常,这包括对齐调整,确保分配的内存地址满足特定硬件要求(如对齐到8字节或16字节边界)。 2)空闲…...

以下是对华为 HarmonyOS NETX 5属性动画(ArkTS)文档的结构化整理,通过层级标题、表格和代码块提升可读性:
一、属性动画概述NETX 作用:实现组件通用属性的渐变过渡效果,提升用户体验。支持属性:width、height、backgroundColor、opacity、scale、rotate、translate等。注意事项: 布局类属性(如宽高)变化时&#…...

Redis相关知识总结(缓存雪崩,缓存穿透,缓存击穿,Redis实现分布式锁,如何保持数据库和缓存一致)
文章目录 1.什么是Redis?2.为什么要使用redis作为mysql的缓存?3.什么是缓存雪崩、缓存穿透、缓存击穿?3.1缓存雪崩3.1.1 大量缓存同时过期3.1.2 Redis宕机 3.2 缓存击穿3.3 缓存穿透3.4 总结 4. 数据库和缓存如何保持一致性5. Redis实现分布式…...

MMaDA: Multimodal Large Diffusion Language Models
CODE : https://github.com/Gen-Verse/MMaDA Abstract 我们介绍了一种新型的多模态扩散基础模型MMaDA,它被设计用于在文本推理、多模态理解和文本到图像生成等不同领域实现卓越的性能。该方法的特点是三个关键创新:(i) MMaDA采用统一的扩散架构…...

《通信之道——从微积分到 5G》读书总结
第1章 绪 论 1.1 这是一本什么样的书 通信技术,说到底就是数学。 那些最基础、最本质的部分。 1.2 什么是通信 通信 发送方 接收方 承载信息的信号 解调出其中承载的信息 信息在发送方那里被加工成信号(调制) 把信息从信号中抽取出来&am…...

2025盘古石杯决赛【手机取证】
前言 第三届盘古石杯国际电子数据取证大赛决赛 最后一题没有解出来,实在找不到,希望有大佬教一下我。 还有就会议时间,我感觉不是图片时间,因为在电脑看到是其他时间用老会议系统开的会。 手机取证 1、分析鸿蒙手机检材&#x…...

ElasticSearch搜索引擎之倒排索引及其底层算法
文章目录 一、搜索引擎1、什么是搜索引擎?2、搜索引擎的分类3、常用的搜索引擎4、搜索引擎的特点二、倒排索引1、简介2、为什么倒排索引不用B+树1.创建时间长,文件大。2.其次,树深,IO次数可怕。3.索引可能会失效。4.精准度差。三. 倒排索引四、算法1、Term Index的算法2、 …...
AspectJ 在 Android 中的完整使用指南
一、环境配置(Gradle 7.0 适配) 1. 项目级 build.gradle // 注意:沪江插件已停更,推荐官方兼容方案 buildscript {dependencies {classpath org.aspectj:aspectjtools:1.9.9.1 // AspectJ 工具} } 2. 模块级 build.gradle plu…...

学校时钟系统,标准考场时钟系统,AI亮相2025高考,赛思时钟系统为教育公平筑起“精准防线”
2025年#高考 将在近日拉开帷幕,#AI 监考一度冲上热搜。当AI深度融入高考,#时间同步 不再是辅助功能,而是决定AI监考系统成败的“生命线”。 AI亮相2025高考,40种异常行为0.5秒精准识别 2025年高考即将拉开帷幕,江西、…...