Zobrazeno 1 - 10
of 162
pro vyhledávání: '"F. Riganti"'
Autor:
Stella, M., Faba, A., Fulginei, F. Riganti, Quercio, M., Scorretti, R., Bertolini, V., Sabino, L., Tiismus, H., Kallaste, A., Cardelli, E.
Publikováno v:
In Journal of Magnetism and Magnetic Materials 1 February 2024 591
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
An advanced magnetic hysteresis modelling, exploiting the Preisach theory and the neural networks, is applied and discussed for the simulation of the magnetization processes of magnetic components made by laser powder bed fusion. Silicon iron samples
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::54d77520f7db5553078181cc7f6468ae
https://hdl.handle.net/11590/443188
https://hdl.handle.net/11590/443188
The present investigation aims at the definition of an efficient and robust neural network-based model to simulate the magnetic hysteresis in performing magnetic alloys suitable for aircraft applications. Starting from a set of measured hysteresis lo
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::46b6e2c252621ffdfa7c2976e2eead79
https://hdl.handle.net/11590/380693
https://hdl.handle.net/11590/380693
Autor:
Antonio Faba, Gabriele Maria Lozito, S. Quondam Antonio, Ermanno Cardelli, F. Riganti Fulginei, Alessandro Salvini, Antonino Laudani
Publikováno v:
IEEE Transactions on Magnetics. 53:1-4
The single hysteron model is identified to reconstruct the magnetization processes of a grain-oriented electrical steel and it is implemented in a finite-element scheme. The model involves the Zeeman energy and the anisotropy energy of the material a
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Alessandro Salvini, Antonino Laudani, S. Quondam Antonio, Antonio Faba, F. Riganti Fulginei, E. Cardelli
Publikováno v:
Physica B: Condensed Matter. 486:92-96
A moving approach for the VHM (Vector Hysteron Model) is here described, to reconstruct both scalar and rotational magnetization of electrical steels with weak anisotropy, such as the non oriented grain Silicon steel. The hysterons distribution is po
Autor:
M. Bertoluzzo, E. Sieni, M. Zordan, M. Forato, M.E. Mognaschi, G.M. Lozito, F. Riganti Fulginei
Publikováno v:
RTSI
The paper presents a maximum power point tracking algorithm based on a neural network implementation and aimed to search the optimal working point in two different photovoltaic technologies coupled to a buck-boost DC-DC converter. The neural network
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::4e23a00c542d12a366e6919a0cd70d06
http://hdl.handle.net/11383/2083128
http://hdl.handle.net/11383/2083128