Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 3

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Field models of induction heating for industrial applications
EN
In the paper, a benchmark in the area of induction heating is revisited in order to test methods and codes of field analysis in a comparative way. In particular, the transient thermal analysis of a steel-made cylindrical billet is considered: the coupled-field problem is non-linear and multiphysics. After briefly describing the benchmark problem, the results from a finite-difference solver and two finite-element solvers are presented and compared.
PL
W artykule przywołano wzorzec (benchmark) w obszarze grzania indukcyjnego w celu porównawczego przetestowania metod i kodów komputerowych w analizie pola. W szczególności skupiono się na analizie cieplnej stanów przejściowych stalowych wkładów cylindrycznych. Problem pól sprzężonych jest nieliniowy i wielofizyczny. Po krótkim opisania problemu wzorcowego zaprezentowano i porównano wyniki otrzymane z programów różnic skończonych i elementów skończonych.
EN
In induction heating the design of the inductor implies the solution of coupled electromagnetic and thermal fields, along with the use of optimal design procedures to identify the best possible device or process. The benchmark model proposed, a graphite disk heated by means of induction, is optimized using different optimization algorithms. The design aim requires to achieve a prescribed and uniform temperature distribution in the workpiece maximizing the system efficiency.
EN
An automated procedure based on evolutionary computation and Finite Element Analysis (FEA) is proposed to synthesize the optimal distribution of nanoparticles (NPs) in multi-site injection for a Magnetic Fluid Hyperthermia (MFH) therapy. Evolution Strategy and Non dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA) are used as optimization procedures coupled with a Finite Element computation tool.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.