Item Type: |
Ph.D. Thesis |
Type of entry: |
Primary publication |
Title: |
Stochastic Modeling of Magnetic Properties by Using Random Fields |
Language: |
English |
Referees: |
Schöps, Prof. Dr. Sebastian ; Römer, Prof. Dr. Ulrich |
Date: |
27 January 2019 |
Place of Publication: |
Darmstadt |
Date of oral examination: |
28 November 2018 |
Abstract: |
This thesis is related to modeling uncertainties in magnetic properties of ferromagnetic materials
which occur due to, e.g., manufacturing imperfections. The modeling procedure is based on the
random field approach. The Karhunen-Loève expansion is used to approximate random fields
with a minimal number of random variables in mean square sense. Two main cases are covered.
First, magnetic hysteresis is taken into account and uncertainties are modeled by introducing
the concept of multivariate random field. Second, spatial uncertainties of the magnetic behavior
law are also treated. Benchmark examples such as a single phase transformer and a combined
function magnet are used to illustrate how to propagate uncertainties from the input material
data to the relevant output data. |
Alternative Abstract: |
Alternative Abstract | Language |
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Diese Dissertation behandelt Unsicherheiten in der Modellierung von magnetischen Eigenschaften
ferromagnetischer Materialien, die beispielsweise durch den Fertigungsprozess
auftreten. Die Modellierung basiert auf dem Konzept der Zufallsfelder. Die Karhunen-Loève Entwicklung
ermöglicht die Approximation der Zufallsfelder mit einer minimalen Anzahl von zufälligen
Variablen. Zwei Fälle werden behandelt. Zunächst wird magnetische Hysterese betrachtet,
und Unsicherheiten werden durch multivariate Zufallsfelder modelliert. Anschliessend werden
räumliche Unsicherheiten des magnetischen Materialgesetzes behandelt. Anhand von Anwendungen,
beispielsweise einem Einphasen-Transformator und einem Multifunktions-Magneten,
wird gezeigt, wie Unsicherheiten von den Material-Eingangsdaten in die relevanten Ausgangsdaten
propagiert werden können. | German |
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URN: |
urn:nbn:de:tuda-tuprints-84137 |
Classification DDC: |
600 Technology, medicine, applied sciences > 620 Engineering and machine engineering |
Divisions: |
18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institute for Accelerator Science and Electromagnetic Fields > Electromagnetic Field Theory (until 31.12.2018 Computational Electromagnetics Laboratory) |
Date Deposited: |
05 Feb 2019 10:21 |
Last Modified: |
09 Jul 2020 02:30 |
URI: |
https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/8413 |
PPN: |
44223791X |
Export: |
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