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河北工业大学赵志刚获国家专利权

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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利一种考虑高频谐波分量影响的方波磁滞回线计算方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN116721721B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202310706189.5,技术领域涉及:G16C60/00;该发明授权一种考虑高频谐波分量影响的方波磁滞回线计算方法是由赵志刚;贾慧杰;姬俊安;陈天缘;刘朝阳设计研发完成,并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

一种考虑高频谐波分量影响的方波磁滞回线计算方法在说明书摘要公布了:本发明涉及方波磁滞回线分析计算技术,特别是公开了一种考虑高频谐波分量影响的方波磁滞回线计算方法,该方法包括如下步骤:步骤一,分析不同激励频率下平均磁通密度与磁场强度的解析关系,利用复数磁导率来表征不同频率下纳米晶材料的磁化特性;步骤二,建立不同频率正弦激励下涡流磁场的时域解析表达式;步骤三,采用傅里叶分析法建立了一种仅基于正弦测量数据的方波动态磁滞回线预测模型。本发明的有益效果是,能够有效的提升高频正弦及方波激励下动态磁滞回线的预测精度。

本发明授权一种考虑高频谐波分量影响的方波磁滞回线计算方法在权利要求书中公布了:1.一种考虑高频谐波分量影响的方波磁滞回线计算方法,其特征在于,该方法包括如下步骤: 步骤一,分析不同激励频率下平均磁通密度与磁场强度的解析关系,将平均磁通密度与磁场强度的比值作为复数磁导率来表征不同频率下纳米晶材料的磁化特性; 步骤二,将椭圆等效理论与考虑高频趋肤效应的涡流损耗计算公式相结合,建立不同频率正弦激励下涡流磁场的时域解析表达式; 步骤三,分析方波激励中高频谐波分量对动态磁滞回线的影响,采用傅里叶分析法建立了方波激励下的动态磁滞回线预测模型,从而实现仅基于正弦测量数据来预测方波激励下的动态磁滞回线; 所述步骤一中分析不同激励频率下平均磁通密度与磁场强度的解析关系的过程是: 利用静态Energetic磁滞模型的解析式来表征铁磁材料内部磁通密度与磁场强度之间的关系: 1 2 3 式1表征铁磁材料的线性特征;式2表征材料的非线性特征;式3项描述材料的磁滞效应;式中,H为铁磁材料实际磁场强度,Hd为退磁场强度,Hr为可逆磁场强度,Hi为不可逆磁场强度; 将铁磁材料内部的磁场强度H分为三项:磁滞损耗对应的磁场强度Hhys,涡流损耗对应的磁场强度Heddy,异常损耗对应的磁场强度Hex: 4 式中Hhys能够由静态Energetic磁滞模型的解析式计算得到;在趋肤效应忽略不计,铁磁材料内部磁通密度均匀分布的假设条件下,基于Maxwell方程组可建立涡流磁场强度Heddyt与平均磁通密度Bavt之间的关系表达式: 5 式中,σ为材料电导率,d为材料叠片厚度; 在Bertotti损耗统计理论基础之上,基于内部阻碍场平均分布假设,建立的异常效应预测模型,如式6所示: 6 式中,G=0.1356,为无量纲常数,S为磁芯横截面积,V0Bm为与材料内部磁性单元有关的统计参数,δB=sgndBdt为符号参数; 基于场分离理论,将涡流效应和剩余效应所产生的磁场强度引入静态Energetic模型中,即可建立动态Energetic磁滞模型表征方程: 7; 所述步骤二中建立不同频率激励下涡流磁场的时域解析表达式的过程为: 对式7进行改进,通过引入趋肤效应因子ksin来考虑高频趋肤效应对涡流损耗的影响,得到计算公式如下: 14 式中,ksin的取值与δzd的比值有关,当δzd1时,ksin=1,当δzd1时,ksin为随频率变化的函数,其关系如式所示: 15 16 高频激励下Heddyt和Bavt的表达式可表征为: 17 式中,θ为平均磁通密度与涡流磁场强度之间的相位差,可由式18计算得到: 18 对公式15进行面积积分可得经椭圆等效后的涡流损耗为: 19 遵循等效前后涡流损耗相等的原则,将式14和式19联立可求得等效后涡流磁场强度的幅值Heddy为: 20; 所述步骤三中采用傅里叶分析法可推导出方波激励下纳米晶材料内部平均磁通密度函数表达式为: n=1,3,5…21 式中,f0为方波激励频率;在高频正弦涡流磁场强度建模的基础上,推导出方波激励下涡流磁场强度的时域方程为: 22 方波激励下平均磁通密度的导数为: n=1,3,5…23 由式22、式23和式7可建立方波激励下的动态磁滞模型为: 24 式中,Hhyst能够由式7计算得到。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学,其通讯地址为:300131 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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