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Unpublished conference/Abstract (Scientific congresses and symposiums)
Neural-Network-Based Identification of Material Law Parameters for Fast and Accurate Simulations of Electrical Machines in Periodic Regime
Purnode, Florent; Henrotte, François; Louppe, Gilles et al.
2023 • EMF 2023
Peer reviewed
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https://hdl.handle.net/2268/313807
 

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Keywords :
Magnetic cores; Lamination; Neural networks; Magnetic hysteresis; Finite element; Magnetic losses; Nonhomogeneous media
Disciplines :
Electrical & electronics engineering
Materials science & engineering
Author, co-author :
Purnode, Florent ;  Université de Liège - ULiège > Montefiore Institute of Electrical Engineering and Computer Science
Henrotte, François  ;  Université de Liège - ULiège > Département d'électricité, électronique et informatique (Institut Montefiore) > Applied and Computational Electromagnetics (ACE)
Louppe, Gilles  ;  Université de Liège - ULiège > Département d'électricité, électronique et informatique (Institut Montefiore) > Big Data
Geuzaine, Christophe  ;  Université de Liège - ULiège > Département d'électricité, électronique et informatique (Institut Montefiore) > Applied and Computational Electromagnetics (ACE)
Language :
English
Title :
Neural-Network-Based Identification of Material Law Parameters for Fast and Accurate Simulations of Electrical Machines in Periodic Regime
Publication date :
12 July 2023
Event name :
EMF 2023
Event organizer :
Association des Ingénieurs de Montéfiore
Université de Liège
Aix-Marseille Université
Event place :
Marseille, France
Event date :
du 29 aout 2023 au 31 aout 2023
Audience :
International
Peer reviewed :
Peer reviewed
Available on ORBi :
since 29 February 2024

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