22、电磁设备:从螺线管到直流电机的全面解析

电磁设备:从螺线管到直流电机的全面解析

1. 螺线管相关知识

1.1 线圈尺寸与功率的关系

螺线管的线圈绕组越多,产生的磁力越大,所以通常较大的螺线管比小的更有力量。但如果大、小螺线管要在相同距离产生相同的力,小螺线管由于线圈绕组少,可能会消耗更多电流,产生更多热量。

1.2 螺线管的应用

螺线管主要用于操作流体和气体回路中的阀门,这些回路常见于实验室和工业过程控制、燃油喷射器、飞机系统、军事应用、医疗设备和太空飞行器等领域。此外,它还可用于一些电子锁、弹球机和机器人技术中。

1.3 螺线管可能出现的问题

  • 过热问题
    • 当超过最大“开启”时间或占空比时,容易出现过热。若柱塞无法到达行程末端,也会导致过热。
    • 随着温度升高,线圈电阻增大,热的螺线管通过的电流减少,功率降低,这种效应在直流螺线管中比交流螺线管更明显。
    • 制造商的力曲线应显示螺线管在最高额定温度(通常约75摄氏度,假设环境温度为25摄氏度)下的性能。超过这些值可能导致螺线管无法正常工作,而且过热可能会熔化线圈绕组间的绝缘层,使线圈短路,进而通过更多电流,产生更多热量。
  • 交流浪涌 :交流螺线管到达行程末端时,柱塞突然停止会产生正向电动势,产生额外热量。一般来说,行程越长,浪涌越大,快速循环会加剧线圈发热。
  • 不必要的电动势 :像任何含线圈的设备一样,螺线管接通电源时会产
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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