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El estado de desarrollo de la tecnología de refrigeración imán
2013-04-11 by seoer1
En los últimos años, el desarrollo de la refrigeración magnética es muy rápida, el imán de enfriar el desarrollo varían dependiendo del desarrollo cualitativo de los trabajadores magnéticos proporcionar la optimización del rendimiento de campo magnético externo del circuito magnético también tiene un papel importante. Para la sala de diseño de temperatura del refrigerador rotativo en base a la teoría de rotación Halbach, el trabajo de entrehierro centro de inducción magnética con un suave aumenta la altura del imán, hay un punto extremo de la calidad de la altura del imán permanente aumentos disminuido gradualmente con las características magnéticas suaves, sin duda favorable para reducir el costo del circuito magnético, pero el diseño no es óptima, la Universidad de Sichuan para Zhigang, iman alnico, Tang Yongbai, TU Ming-jing en 2006 emitió desprecio Rotary Magnetic Frigorífico optimización permanente del diseño de circuito magnético, la principal línea de investigación el resultado del diseño de circuito magnético permanente de los contenidos principales son los siguientes:
En primer lugar, Ansys modelado parametrización y análisis preliminar de modelo de análisis de circuito magnético estático, obtener el diseño optimizado de archivos de análisis de requisitos, seguido por el establecimiento para optimizar los requisitos de diseño de las variables de diseño (DV) PrnHeight, PmLengthln PmLengthOut f SmHeight u6d6 (SV) GapAvgB ≥ 175T, la función objetivo (OBJ) ModelWeight, (Nota: Ansys para optimizar el diseño, sólo para el valor mínimo de la función objetivo) y, fabrica de imanes, para optimizar el diseño: el uso de Ansys entonces el método de búsqueda (Ran-DDM diseños) para determinar la cumplir con las variables de estado del diseño de la secuencia Bu continuación, utilice el método de primer orden (First Or-der), el método del gradiente óptimo (Gradient) circuito magnético permanente para optimizar el diseño se ejecuta en t para optimizar el proceso de diseño para satisfacer tanto las variables de estado y la función objetivo de establecer punto de convergencia.
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