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【24h】

Prediction Of Dynamic Hysteresis Loops Of Nano-crystalline Cores

机译:纳米晶核动态磁滞回线的预测

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摘要

Dynamic hysteresis loops of a range of nano-crystalline cores have been obtained over a wide frequency range (1-50 kHz).A dynamic hysteresis model from measurements using an artificial neural network trained by the delta-bar-delta learning algorithm has been developed.The input parameters include the geometrical dimensions of cores,peak magnetic induction and magnetizing frequency.The results show the neural network model has an acceptable estimation capability for dynamic hysteresis loops of toroidal nano-crystalline cores.
机译:已在较宽的频率范围(1-50 kHz)内获得了一系列纳米晶核的动态磁滞回线。已开发出一种动态磁滞模型,该模型是使用由delta-bar-delta学习算法训练的人工神经网络进行测量得出的输入参数包括磁芯的几何尺寸,峰值磁感应强度和磁化频率。结果表明,神经网络模型对于环形纳米晶核的动态磁滞回线具有可接受的估计能力。

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