Конструкции трансформаторов: Основные части конструкции трансформатора — Трансформаторы

Всего комментариев: 0

Элементы конструкции силовых трансформаторов

Мощный трансформатор высокого напряжения представляет собой сложное устройство, состоящее из большого числа конструктивных элементов, основными из которых являются: магнитная система (магнитопровод), обмотки, изоляция, выводы, бак, охлаждающее устройство, механизм регулирования напряжения, защитные и измерительные устройства, тележка.

Магнитная система

В магнитной системе проходит магнитный поток трансформатора (отсюда название «магнитопровод»). Магнитопровод является конструктивной и механической основой трансформатора. Он выполняется из отдельных листов электротехнической стали, изолированных друг от друга. Качество электротехнической стали влияет на допустимую магнитную индукцию и потери в магнитопроводе.

В течение многих лет применялась горячекатаная сталь ЭЧ1, ЭЧ2 с толщиной листов 0,5-0,35 мм, допускающая индукцию 1,4-1,45 Тл, с удельными потерями 2,5-3,5 Вт/кг. В настоящее время применяется холоднокатаная текстурованная сталь марок 3405, 3406, т. е. сталь с определенной ориентировкой зерен, допускающая индукцию до 1,7 Тл, с удельными потерями 0,9-1,1 Вт/кг. Применение такой стали позволило значительно уменьшить сечение магнитопровода за счет большей допустимой магнитной индукции, уменьшить диаметр витков обмотки, уменьшить массу и габариты трансформаторов. Масса трансформаторов на единицу мощности в 1930г. достигала 3,33 т/(МВА), а в настоящее время 0,74 т/(МВА).

Уменьшение удельных потерь в стали, тщательная сборка магнитопровода, применение бесшпилечных конструкций, соединение стержней с ярмом с помощью косой шихтовки позволяют уменьшить потери холостого хода и ток намагничивания трансформатора. В современных мощных трансформаторах ток намагничивания составляет 0,5-0,6% I_ном, тогда как в трансформаторе с горячекатаной сталью ток достигал 3%; потери холостого хода уменьшились вдвое.

Листы трансформаторной стали должны быть тщательно изолированы друг от друга. Первоначально применялась бумажная изоляция — листы оклеивались с одной стороны тонким слоем специальной бумаги. Бумага создает потную электрическую изоляцию между листами, но легко повреждается при сборке и увеличивает размеры магнитопровода. Широко применяется изоляция листов лаком с толщиной слоя 0,01 мм. Лаковая пленка создает достаточно надежную изоляцию между листами, обеспечивает хорошее охлаждение магнитопровода, обладает высокой нагревостойкостью и не повреждается при сборке. Последнее время все шире применяется двустороннее жаростойкое покрытие листов стали, наносимое на металлургическом заводе после проката. Толщина покрытия меньше 0,01 мм, что обеспечивает лучшие свойства магнитной системы. Стяжка стержней осуществляемся стеклобандажами, ярм — стальными полу бандажами или бандажами.

Магнитопровод и его конструктивные детали составляют остов трансформатора. На остове устанавливают обмотки и крепят проводники, соединяющие обмотки с вводами, составляя активную часть.

Рис.1. Обмотки трансформатора:
а — концентрическая, б — чередующаяся

Обмотки трансформаторов

Обмотки трансформаторов могут быть концентрическими и чередующимися. В первом случае обмотки НН и ВН выполняют в виде цилиндров и располагают на стержне концентрически одна относительно другой (рис.1,а). Такое выполнение принято в большинстве силовых трансформаторов. Во втором случае обмотки ВН и НН выполняются в виде невысоких цилиндров с одинаковыми диаметрами и располагаются на стержне одна над другой (рис.1,б). В такой обмотке значительное число паек, она менее компактна и применяется для специальных электропечных трансформаторов или для сухих трансформаторов, так как обеспечивает лучшее охлаждение обмоток.

Обмотки трансформаторов должны обладать достаточной электрической и механической прочностью. Изоляция обмоток и отводов от нее должна без повреждений выдерживать коммутационные и атмосферные перенапряжения. Обмотки должны выдерживать электродинамические усилия, которые появляются при протекании токов КЗ. Необходимо предусмотреть надежную систему охлаждения обмоток, чтобы не возникал недопустимый перегрев изоляции.

Для проводников обмотки используются медь и алюминий. Как известно, медь имеет малое электрическое сопротивление, легко поддается пайке, механически прочна, что и обеспечило широкое применение меди для обмоток трансформаторов. Алюминий дешевле, обладает меньшей плотностью, но большим удельным сопротивлением, требует новой технологии выполнения обмоток. В настоящее время трансформаторы с алюминиевой обмоткой изготовляются на мощность до 6300 кВА.

В современных трансформаторах для обмотки применяется транспонированный провод, в котором отдельные проводники в параллельном пучке периодически изменяют свое положение. Это выравнивает сопротивление элементарных проводников, увеличивает механическую прочность, уменьшает толщину изоляции и размеры магнитопровода.

Изоляция трансформатора

Изоляция трансформатора является ответственной частью, так как надежность работы трансформатора определяется в основном надежностью его изоляции.

В масляных трансформаторах основной изоляцией является масло в сочетании с твердыми диэлектриками: бумагой, электрокартоном, гетинаксом, деревом (маслобарьерная изоляция).

Значительный эффект дает применение изоляции из специально обработанной бумаги (стабилизированной), которая менее гигроскопична, имеет более высокую электрическую прочность и допускает большой нагрев. В сухих трансформаторах широко применяются новые виды изолирующих материалов повышенной нагревостойкости на основе кремнийорганических материалов.

Активную часть трансформатора вместе с отводами и переключающими устройствами для регулирования напряжения помещают в бак. Основные части бака — стенки, дно и крышка. Крышку используют для установки вводов, выхлопной трубы, крепления расширителя, термометров и других деталей. На стенке бака укрепляют охладительные устройства — радиаторы.

В трансформаторах небольшой мощности бак выполняется с верхним разъемом: при ремонтах необходимо снять крышку трансформатора, а затем поднять активную часть из бака.

Если масса активной части более 25т, то она устанавливается на донную часть бака, а затем накрывается колоколообразной верхней частью бака и заливается маслом. Такие трансформаторы с нижним разъемом не нуждаются в тяжелых грузоподъемных устройствах для выемки активной части, так как при ремонтах после слива масла поднимается верхняя часть бака, открывая доступ к обмоткам и магнитопроводу.

Для уменьшения потерь от потоков рассеяния стальные баки экранируются с внутренней стороны пакетами из электротехнической стали или пластинами из немагнитных материалов (медь, алюминий).

Расширитель трансформатора

Расширитель трансформатора представляет собой цилиндрический сосуд, соединенный с баком трубопроводом и служащий для уменьшения площади соприкосновения масла с воздухом. Бак трансформатора полностью залит маслом, изменение объема масла при нагреве и охлаждении приводит к колебанию уровня масла в расширителе; при этом воздух вытесняется из расширителя или всасывается в него. Масло очень гигроскопично, и если расширитель непосредственно связан с атмосферой, то влага из воздуха поступает в масло, резко снижая его изоляционные свойства. Для предотвращения этого расширитель связан с окружающей средой через силикагелевый воздухоосушитель. Силикагель поглощает влагу из всасываемого воздуха. При резких колебаниях нагрузки силикагелевый фильтр полностью не осушает воздух, поэтому постепенно влажность воздуха в расширителе повышается. Для предотвращения этого применяются герметичные баки с газовой подушкой из инертного газа или свободное пространство в расширителе заполняется инертным газом (азотом), поступающим из специальных эластичных емкостей. Возможно применение специальной пленки — мембраны на границе масло-воздух. Осушение воздуха в расширителе осуществляют термовымораживателями.

К баку трансформатора крепится термосифонный фильтр, заполненный силикагелем или другим веществом, поглощающим продукты окисления масла. При циркуляции масла через фильтр происходит непрерывная регенерация его.

Рис.2. Трансформатор трехфазный трехобмоточный ТДТН-16000-110-80У1
1 — бак, 2 — шкаф автоматического управления дутьем, 3 — термосифонный фильтр,
4 — ввод ВН, 5 — ввод НН, 6 — ввод СН, 7 — установка трансформаторов тока 110 кВ,
8 — установка трансформаторов тока 35 кВ, 9 — ввод 0 ВН, 10 — ввод 0 СН,
11 — расширитель, 12 — маслоуказатель стрелочный, 13 — клапан предохранительный,
14 — привод регулятора напряжения, 15 — электродвигатель системы охлаждения,
16 — радиатор, 17 — каретка с катками

Для контроля за работой трансформатора предусматриваются контрольно-измерительные и защитные устройства. К контрольным устройствам относятся маслоуказатель и термометры. Маслоуказатель устанавливается на расширителе, термометр — на крышке бака. К защитным устройствам относятся реле понижения уровня масла и газовое реле.

На мощных трансформаторах 330-750 кВ дополнительно применяются устройства контроля изоляции вводов (КИВ) и манометры, контролирующие давление масла в герметичных вводах ВН. Основные конструктивные узлы трансформаторов показаны на рис.2.

Конструкции трансформаторов, основные виды

Трансформатор — статическое электромагнитное устройство, имеющее две или более индуктивно связанные обмотки на каком-либо магнитопроводе и предназначенное для преобразования посредством электромагнитной индукции одной или нескольких систем (напряжений) переменного тока в одну или несколько других систем (напряжений), без изменения частоты.

Среди многообразных трансформаторных устройств чаще всего встречаются трансформаторы:

• силовые;
• измерительные;
• специальные.

Силовые трансформаторы

Термином «силовой» определяют назначение, связанное с преобразованием высоких мощностей. Вызвано это тем, что большинство бытовых и производственных потребителей электрических сетей нуждаются в питании напряжением 380/220 вольт. Однако доставка его на большие расстояния связана с огромными потерями энергии, которые снижаются за счет использования высоковольтных линий.

Воздушные ЛЭП высокого напряжения соединяют в единую сеть подстанции с силовыми трансформаторами соответствующего класса.

А по другим линиям напряжение 6 или 10 кВ подводится к силовым трансформаторам, обеспечивающих питанием 380/220 вольт жилые комплексы и производственные предприятия.

Измерительные трансформаторы

В этом классе работают два вида устройств, обеспечивающих в целях измерения параметров сети преобразования:

1. тока;

2. напряжения.

Измерительные трансформаторы создаются с высоким классом точности. Во время эксплуатации их метрологические характеристики периодически подвергают поверке на правильность измерения как величин, так и углов отклонения векторов тока и напряжения.

Трансформаторы тока

Трансформатор тока – трансформатор, первичная обмотка которого подключена к источнику тока, а вторичная обмотка замыкается на измерительные или защитные приборы, имеющие малые внутренние сопротивления.

Измерительный трансформатор тока – трансформатор, предназначенный для преобразования тока до значения, удобного для измерения. Первичная обмотка трансформатора тока включается последовательно в цепь с измеряемым переменным током, а во вторичную включаются измерительные приборы.

Главная особенность их устройства заключается в том, что они постоянно эксплуатируются в описанном ранее (в статье про то, как устроен и работает трансформатор) режиме короткого замыкания. У них вторичная обмотка полностью закорочена на маленькое сопротивление, а остальная конструкция приспособлена для такой работы.

Чтобы исключить аварийный режим входная мощность ограничивается специальным устройством первичной обмотки: в ней создается всего один виток, который не может создать при протекании по нему тока большого падения напряжения на обмотке и, соответственно, передать в магнитопровод высокую мощность.

Этот виток врезается непосредственно в силовую цепь, обеспечивая его последовательное подключение. У отдельных конструкций просто создается сквозное отверстие в сердечнике, через которое пропускают провод с первичным током.

Нагрузку вторичных цепей трансформатора тока, находящегося под напряжением, нельзя разрывать. Все провода и соединительные клеммы по этой причине изготавливаются с повышенной механической прочностью. В противном случае на разорванных концах сразу возникает высоковольтное напряжение, способное повредить вторичные цепи.

Благодаря работе трансформаторов тока создается возможность обеспечения постоянного контроля и анализа нагрузок, протекающих в электрической системе. Особенно это актуально на высоковольтном оборудовании.

Номинальные значения вторичных токов измерительных трансформаторов энергетики принимают в 5 ампер для оборудования до 110 кВ включительно и 1 А — выше.

Широкое применение трансформаторы тока нашли в измерительных приборах. За счет использования конструкции раздвижного магнитопровода удается быстро выполнять различные замеры без разрыва электрической цепи, что необходимо делать при использовании обычных амперметров.

Токовые клещи с раздвижным магнитопроводом трансформатора тока позволяют обхватить любой проводник с напряжением и замерить величину и угол вектора тока.

Трансформаторы напряжения

Отличительная особенность этих конструкций заключается в том, что они работают в режиме, близком к состоянию холостого хода, когда величина их выходной нагрузки невысокая. Они подключается к той системе напряжений, величина которой будет измеряться.

Измерительные трансформаторы напряжения обеспечивают гальваническую развязку оборудования первичных и вторичных цепей, работают в каждой фазе высоковольтного оборудования.

Из них создают целые комплексы систем измерения, позволяющие фильтровать и выделять различные составляющие векторов напряжения, учет которых необходим для точной работы защит, блокировок, систем сигнализации.

За счет работы трансформаторов тока и напряжения снимают вектора вторичных величин, пропорциональные первичным в реальном масштабе времени. Это позволяет не только создавать цепи измерения и защит по току и напряжению, но и за счет математических преобразований векторов анализировать состояние мощностей и сопротивлений в действующей электрической системе.

Специальные виды трансформаторов

К этой группе относят:

• разделительные;
• согласующие;
• высокочастотные;
• сварочные и другого типа трансформаторные устройства, созданные для выполнения специальных электрических задач.

Разделительные трансформаторы

Размещение двух обмоток совершенно одинаковой конструкции на общем магнитопроводе позволяет из 220 вольт 50 герц на входе получать такое же напряжение на выходе.

Напрашивается вопрос: зачем делать такое преобразование? Ответ прост: в целях обеспечения электрической безопасности.

При пробое изоляционного слоя провода первичной схемы на корпусе прибора появляется опасный потенциал, который по случайно сформированной цепи через землю способен поразить человека, нанести ему электротравму.

Гальваническое разделение схемы позволяет оптимально использовать питание электрооборудования и в то же время исключает получение травм при пробоях изоляции вторичной схемы на корпус.

Поэтому разделительные трансформаторы широко используются там, где проведение работ с электроинструментом требует принятия дополнительных мер безопасности. Также они широко используются в медицинском оборудовании, допускающем непосредственный контакт с телом человека.

Высокочастотные трансформаторы

Отличаются от обычных материалом магнитопровода, который способен, в отличие от обычного трансформаторного железа, хорошо, без искажений передавать высокочастотные сигналы.

Принцип их работы демонстрируют фотография простой самодельной конструкции на ферритах.

Согласующие трансформаторы

Основное назначение — согласование сопротивлений разных частей в электронных схемах. Согласующие трансформаторы нашли широкое применение в антенных устройствах и конструкциях усилителей на электронных лампах звуковых частот.

Сварочные трансформаторы

Первичная обмотка создается с большим число витков, позволяющих нормально обрабатывать электрическую энергию с входным напряжением 220 или 380 вольт. Во вторичной обмотке число витков значительно меньше, а ток протекающий по ним высокий. Он может достигать тысяч ампер.

Поэтому толщина провода этой цепи выбирается повышенного поперечного сечения. Для управления сварочным током существует много различных способов.

Сварочные трансформаторы массово работают в промышленных установках и пользуются популярностью у любителей изготавливать различные самоделки своими руками.

Рассмотренные виды трансформаторов являются наиболее распространёнными. В электрических схемах работают и другие подобные устройства, выполняющие специальные задачи технологических процессов.

Ранее ЭлектроВести писали, что на хмельницкой свалке добытый биогаз перерабатывают на электроэнергию.

По материалам: electrik.info.

(PDF) Обзор конструкций трансформаторов со сверхпроводящими обмотками

Список литературы

1. Sissimatos E. Technik und Einsatz von hochtemperatur-supraleitenden Leistungstransformatoren.

Dissertation. Universität Hannover, 2005.

2. Волков Э.П., Джафаров Э.А., Флейшман Л.С., Высоцкий В.С., Суконкин В.В и др. Первый в

России ВТСП трансформатор 1 МВА, 10/0, 4 кВ //Известия Российской академии наук.

Энергетика. – 2016. – №. 5. – С. 45-56.

3. Iwakuma M., Kizen Sakaki, Akira Tomioka, Takeji Miyayama, Masayuki Konno. Development of a

3$\phi $-66/6. 9 kV-2 MVA REBCO Superconducting Transformer //IEEE Transactions on Applied

Superconductivity. – 2015. – Т. 3. – №. 25. – С. 1-6.

4. S.W. Schwenerly, B.W. McConnell, J.A. Demko, A. Fadnek, J. Hsu, F.A. List. Performance of a 1-

MVA HTS demonstration transformer //IEEE transactions on applied superconductivity. – 1999. – Т. 9.

– №. 2. – С. 680-684.

5. C.S. Weber, C.T. Reis, D.W. Hazelton. Design and operational testing of a 5/10-MVA HTS utility power

transformer //IEEE transactions on applied superconductivity. – 2005. – Т. 15. – №. 2. – С. 2210-2213.

6. Справочник по физико-техническим основам криогеники/ М.П. Малков, И. Б. Данилов, А. Г.

Зельдович, А. Б. Фрадков; Под ред. М. П. Малкова. – 3-е изд., перераб. и доп. – М.:

Энергоатомиздат, 1985. – 432с., ил.

7. R. Schlosser, H. Schmidt, M. Leghissa, M. Meinert. Development of high-temperature superconducting

transformers for railway applications //IEEE Transactions on Applied Superconductivity. – 2003. – Т.

13. – №. 2. – С. 2325-2330.

8. Zueger H. 630 kVA high temperature superconducting transformer //Cryogenics. – 1998. – Т. 38. – №.

11. – С. 1169-1172.

9. Berger A., Noe M., Kudymow A. Test results of 60 kVA current limiting transformer with full recovery

under load //IEEE transactions on applied superconductivity. – 2011. – Т. 21. – №. 3. – С. 1384-1387.

10. Meng Song, Yuejin Tang, Nan Chen, Zhi Li, Yusheng Zhou. Theoretical analysis and experiment

research of high temperature superconducting air-core transformer //Electrical Machines and Systems,

2008. ICEMS 2008. International Conference on. – IEEE, 2008. – С. 4394-4397.

11. D. Hu, J. Sheng, J. Ma, L. Yao, Z. Y. Li, Z. Hong. Characteristic tests and electromagnetic analysis

of an HTS partial core transformer //IEEE Transactions on Applied Superconductivity. – 2016. – Т. 26.

– №. 4. – С. 1-5.

12. Pérez B. AC losses in a toroidal superconducting transformer //IEEE transactions on applied

superconductivity. – 2003. – Т. 13. – №. 2. – С. 2341-2343.

13. Gniewek J. J., Ploge E. Cryogenic behavior of selected magnetic materials //Journal of research of the

NBS-Engineering and Instrumentation. – 1965. – Т. 69. – №. 3. – С. 225-236.

14. Kim S. H. Characteristic tests of a 1 MVA single phase HTS transformer with concentrically arranged

windings //IEEE transactions on applied superconductivity. – 2005. – Т. 15. – №. 2. – С. 2214-2217.

15. Kim W. S. Characteristic test of a 1 MVA single phase HTS transformer with pancake windings //IEEE

transactions on applied superconductivity. – 2004. – Т. 14. – №. 2. – С. 904-907.

16. V. S. Vysotsky, S. S. Fetisov, V. V. Zubko, S. Yu Zanegin, A. A. Nosov. Development and test results

of HTS windings for superconducting transformer with 1 MVA rated power //IEEE Transactions on

Applied Superconductivity. – 2017. – Т. 27. – №. 4. – С. 1-5.

17. Hellmann S. Manufacturing of a 1-MVA-Class superconducting fault current limiting transformer with

recovery-under-load capabilities //IEEE Transactions on Applied Superconductivity. – 2017. – Т. 27. –

№. 4. – С. 1-5.

18. Berger A., Noe M., Kudymow A. Test results of 60 kVA current limiting transformer with full recovery

under load //IEEE transactions on applied superconductivity. – 2011. – Т. 21. – №. 3. – С. 1384-1387.

19. Уилсон М. Сверхпроводящие магниты: Пер. с англ. – М.: Мир, 1985. – 405 с., ил.

20. Тихомиров П. М. Расчет трансформаторов //М.: Энергоатомиздат. – 1986. – Т. 528.

Внутренняя конструкция трансформаторов тока — Shunlongwei Co. Ltd.

Трансформатор тока позволяет преобразовывать большие токи в измеримый диапазон тока. Реле, включенные в несколько систем защиты, реализованы таким образом, что ток, подаваемый трансформатором тока, может использоваться для их приведения в действие. Также считается трудным измерять переменные токи большой величины с помощью обычных амперметров низкого диапазона, и поэтому трансформаторы тока используются в качестве промежуточной ступени для целей измерения и изоляции.

Рисунок 1. Различные трансформаторы тока. Изображение любезно предоставлено Talema Group.

магнитные компоненты, как правило, десятилетиями используются в различных силовых электронных устройствах. Они используются для управления, передачи и кондиционирования электроэнергии на разных этапах и в различных формах. 

Дизайнеры всегда ищут новые материалы, топологии и процессы для повышения производительности. Было время в истории, когда создание магнетиков считалось скорее искусством, чем наукой. Это связано с тем, что дизайн в основном зависел от методов проб и ошибок, эмпирических формул и практических соображений. Кроме того, было несколько попыток стандартизировать процесс проектирования, чтобы сделать его более надежным и повторяемым. 

Читайте дальше, чтобы узнать больше о принципе работы трансформатора тока и ключевых концепциях.

Трансформаторы тока и обзор схем

Трансформаторы тока используются для измерения тока, протекающего в цепях большой мощности, обычно для цепей измерения или обратной связи. Использование трансформаторов тока предпочтительнее измерения токов с использованием токовых шунтов, включенных последовательно с путем прохождения тока, из-за преимуществ трансформатора тока, таких как обеспечение изоляции между силовой цепью и измерительной цепью, меньший вклад в потери мощности и хорошее подавление синфазного сигнала. [1]. Обычно трансформатор поддерживает связь по переменному току, напряжение и преобразование уровня тока вместе с изоляцией постоянного тока [2]. 

При проектировании трансформаторов тока учитывается их способность эффективно проводить необходимые значения токов первичной и вторичной обмоток. Это означает правильный выбор проводников, а также возможность достижения адекватной связи мощности. В идеале желательны жесткое регулирование напряжения без утечки и потерь тока — гистерезисных или вихревых — а также низкие общие искажения тока возбуждения.  

Если все эти цели проектирования должны быть полностью выполнены, конечный продукт может быть громоздким, что опять-таки не предназначено. Таким образом, достичь наилучшего возможного дизайна на основе этих соображений крайне сложно.

Принцип работы

Трансформаторы тока относятся к семейству преобразователей тока, которые генерируют вторичный ток, по величине пропорциональный току, протекающему через первичную обмотку. 

Первичная обмотка спроектирована так, что она состоит из одного или нескольких витков с большой площадью поперечного сечения и обычно подключается последовательно с цепью, которую необходимо определять на предмет протекания тока [4]. 

Вторичная обмотка имеет большее количество витков и выполнена из провода с меньшим поперечным сечением. Вторичная обмотка подключается к рабочей катушке реле или к измерителю тока.

Область применения трансформатора тока определенного типа зависит от его точности, соотношения первичного и вторичного токов, типа используемой изоляции, механической конструкции и внешних условий эксплуатации.  

Трансформатор тока работает аналогично обычным силовым трансформаторам, поскольку они в основном работают как повышающие трансформаторы напряжения. Обычно значение тока будет ниже на стороне высокого напряжения и наоборот. Таким образом, когда первичная сторона находится под напряжением, ампер-витки на первичной стороне создают магнитное поле в сердечнике. 

Электродвижущая сила индуцируется на вторичной стороне из-за генерируемого магнитного потока, который, в свою очередь, управляет вторичным током. Ампер-витки сбалансированы в первичной и вторичной обмотках, а также падение напряжения на первичной обмотке намного меньше, что делает первичный ток независимым от вторичного тока.

Анализ конструкции трансформаторов тока

Конструкция трансформатора тока — это компромисс по стоимости, весу, количеству витков в обмотке и ее общим характеристикам [1]. Увеличение площади ядра увеличивает производительность, но отрицательно сказывается на стоимости и габаритах. Используются ферритовые или стальные сердечники, предпочтительно большее количество вторичных витков. Как правило, хорошая конструкция трансформатора тока ориентирована на более низкое напряжение на вторичной стороне, использование материала с высокой проницаемостью, большую площадь сердечника и большие витки вторичной обмотки.

Обычно при выборе материалов сердечника учитываются низкие потери в сердечнике, низкое значение сопротивления и низкая плотность потока. В изоляционных целях используются бумажные, лаковые, ленточные материалы и их разновидности.

Трансформатор тока может быть намотанным или стержневым. В случае применения низковольтного типа с обмоткой вторичные витки наматываются на бакелит, за которыми следуют первичные витки с соответствующей изоляцией между слоями. В стержневом типе одиночный стержень образует первичную обмотку и проходит через центр сердечника. 

Рисунок 4. Трансформаторы тока могут быть стержневыми или намотанными.

Ключевые ссылки:

1. Л. Умананд, С. Р. Бхат, «Дизайн магнитных компоненты для импульсных преобразователей мощности », Wiley Eastern Limited.
2. Мариан К. Казимерчук, «Высокочастотные магнитные компоненты», John Wiley and Sons, Ltd.
3. Марсель Деккар, «Справочник по проектированию трансформаторов и индукторов», 2004 г.
4. Трансформатор тока

13 Элементы конструкции силовых трансформаторов

Лекция  13: «Элементы конструкции силовых трансформаторов».

Способы заземления нейтралей трансформаторов и автотрансформаторов:

а) у трансформаторов 110-220кВ без РПН; б) у трансформаторов 330-750кВ без РПН;        в) у трансформаторов 110кВ с встроенным РПН; г) у автотрансформаторов; д) у трансформаторов 150-220кВ с РПН; е) у трансформаторов 330-500кВ с РПН.

Магнитопровод является конструктивной и механической основой трансформатора. Он выполняется из отдельных листов электротехнической стали, изолированных друг от друга. Качество электротехнической стали влияет на допустимую магнитную индукцию и потери в магнитопроводе.

Уменьшение отдельных потерь в стали, тщательная сборка магнитопровода, применение бесшпилечных конструкций соединения стержня с ярмом с помощью косой шихтовки позволяет уменьшить потери холостого хода и ток намагничивания трансформатора. В современных мощных трансформаторах ток намагничивания составляет 0,5-0,6%Iном.

Листы трансформаторной стали должны быть тщательно изолированы друг от друга. Широко применяется изоляция листов лаком с толщиной слоя 0.01. лаковая плёнка создаёт достаточно надёжную изоляцию между листами, обеспечивает хорошее охлаждения магнитопровода, обладает высокой нагревостойкостью и не повреждается при сборке.

«7 Политическое развитие России» — тут тоже много полезного для Вас.

Обмотки трансформатора могут быть концентрическими и чередующимися. Они должны обладать достаточной электрической и механической прочностью. Изоляция обмоток и отводов от неё должна без повреждений выдерживать  коммутационные и атмосферные перенапряжения. Обмотки должны выдерживать электродинамические усилия, которые появляются при протекании токов КЗ. Для проводников обмотки используются медь и алюминий.

Изоляция трансформатора является ответственной частью, так как надёжность работы трансформатора определяется в основном надёжностью её изоляции. В масляных трансформаторах основной изоляцией является масло в сочетании с твёрдыми диэлектриками: бумагой, электрокартоном, гетенаксом, деревом.

Активную часть трансформатора вместе с отводами и переключающими устройствами для регулирования напряжения помещают в бак. Основные части бака – стенки, дно и крышка. Крышку используют для установки вводов, выхлопной трубы, крепления расширителя, термометров и прочее. На стенке бака укрепляют охладительные устройства – радиаторы.

Расширитель трансформатора представляет собой цилиндрический сосуд, соединенный с баком трубопроводом и служащий для уменьшения площади соприкосновения масла с воздухом. Расширитель воспринимает изменения объёма масла при нагреве и охлаждении; при этом воздух вытесняется из расширителя или всасывается в него. Масло очень гигроскопично, поэтому воздух в расширитель попадает через силикагелевый воздухоосущитель. В некоторых случаях применяется герметические баки с газовой подушкой из инертного газа.

К баку трансформатора крепится термосифонный фильтр, заполненный силикагелем, поглощающим продукты окисления масла.

Трансформаторы ТМГ от производителя, расшифровка и характеристики

Серия ТМГ включает в себя силовые трёхфазные трансформаторы, которые используются в электрических сетях переменного тока в качестве преобразователей уровня напряжения. Конструктивная особенность ТМГ, отличающая их от серии ТМ заключается в отсутствии расширительного бака. Компания «ЭНЕРГОПРОМ-АЛЬЯНС» осуществляет продажу трансформаторов ТМГ в диапазоне мощности от 16 до 2500 кВА.

Буквенная маркировка, применяющаяся для оборудования этого типа, имеет следующее значение:

• литера Т в обозначении силового трансформатора ТМГ говорит о его трёхфазном исполнении;
• М означает, что охлаждение осуществляется трансформаторным маслом без использования принудительной циркуляции;
• Г — корпус трансформатора герметичный, расширительный бак отсутствует.

Особенности конструкции трансформаторов ТМГ

Масляный силовой трансформатор ТМГ имеет следующие основные конструктивные элементы:

• гофробак — ёмкость из стального листа с гофрированными стенками;
• активная часть, включающая в себя магнитную систему (магнитопровод), а также обмотки высшего (ВН) и низшего (НН) напряжения;
• верхняя крышка гофробака, обеспечивающая его герметичность.

Гофробак служит корпусом трансформатора, в котором размещается его активная часть, а также герметичной ёмкостью для масла, осуществляющего отвод тепла от обмоток и стального сердечника. Стенки бака, имеющие гофрированную поверхность, играют роль радиаторов для теплообмена с окружающей средой и охлаждения масла.

Магнитопровод трансформатора ТМГ имеет стержневую конструкцию. Он составлен из пластин электротехнической стали, которые изолированы друг от друга слоем изоляционного лака и сжаты болтовыми стяжками. Трансформаторные магнитные системы, предназначенные для работы с токами промышленной частоты (50Гц), составляются из отдельных пластин с целью уменьшения потерь на перемагничивание сердечника. Применение цельных стальных магнитопроводов приводит к увеличению вихревых токов, перегреву сердечника и снижению КПД преобразования энергии.

Обмотки ВН и НН имеют многослойную структуру и цилиндрическую форму. Материалом для выполнения обмоток служат медные или алюминиевые изолированные проводники. Сечение проводников может быть круглым (провод) либо прямоугольным (шина). Шина (медная или алюминиевая полоса) применяется в обмотках НН с большими значениями вторичного тока.

Крышка бака уплотняется маслостойкой прокладкой и прикручивается к корпусу болтами. На поверхности крышки размещены присоединительные элементы, органы управления и контроля:

• проходные изоляторы и соединительные шпильки вводов ВН и НН;
• переключатель ПБВ, служащий для регулирования напряжения в сетях потребителей;
• предохранительный клапан, срабатывающий на сброс масла при критическом повышении давления внутри бака;
• приборы визуального контроля — термометр и указатель уровня масла;
• заливной патрубок с герметичной крышкой, предназначенный для доливки масла;
• пластины с отверстиями для соединения с грузозахватными приспособлениями.

Трансформатор ТМГ. Модификации, представленные в каталоге компании «ЭНЕРГОПРОМ-АЛЬЯНС»

Стандартные. Стандартное исполнение трансформатора ТМГ общего назначения предусматривает использование традиционно применяемых апробированных временем технологий. Мощность предлагаемых моделей стандартного исполнения варьируется от 630 до 4000 кВА. Нормативный срок эксплуатации стандартных ТМГ составляет 30 лет.

Малошумные. В устройствах этого типа применены шихтованные магнитопроводы, собираемые по новой технологии step – lap. Основные черты этой технологии — применение косых стыков пластин со смещением стыков в соседних слоях на 15 мм. При сборке положение стыка смещается каждые 5 слоёв, после чего процесс повторяется. Таким образом, для сборки магнитной системы требуется 5 разновидностей заготовок. Это усложняет процесс сборки, но в активе технологии не только снижение шума, но и уменьшение тока холостого хода, а также повышение экономичности преобразования. ТМГ малошумного исполнения предлагаются в диапазоне мощностей от 250 до 3200 кВА.

ТМГ столбового типа. Предназначаются для питания объектов относительно небольшой мощности. Конструкция столбового ТМГ предусматривает его установку и крепление на опорах столбового типа. Компания «ЭНЕРГОПРОМ-АЛЬЯНС» предлагает ТМГ в столбовом исполнении мощностью от 16 до 160 кВА напряжением 6-10/0,4 кВ.

Аморфные. Для изготовления сердечников трансформаторов аморфного типа применяется аморфный стальной сплав, обладающий особыми магнитными характеристиками. Аморфную структуру расплав стали приобретает в результате специального режима быстрого охлаждения. В отличие от обычных сплавов, аморфные сплавы не имеют зернистого строения. Их микроструктура подобна структуре жидкостей. Применение аморфной стали для изготовления магнитопроводов позволяет снизить потери холостого хода трансформатора, повышая экономичность его работы. Компания «ЭНЕРГОПРОМ-АЛЬЯНС» предлагает ТМГ аморфного типа мощностью от 25 до 2500 кВА.

«Умные» трансформаторы ТМГ. К этой категории относятся трансформаторы, укомплектованные телеметрическими устройствами. Значение эксплуатационных технических параметров в режиме реального времени передаётся в диспетчерский центр по проводным или беспроводным каналам связи. Трансформатор ТМГ, оборудованный системой телеметрии легко интегрируется в автоматизированные системы энергоснабжения. По желанию заказчика smart системой может быть укомплектован трансформатор любого типа.

Энергосберегающие. ТМГ этого класса обладают улучшенными показателями экономичности в соответствии с рекомендациями Европейского стандарта EN 50464-1, в частности, снижены потери холостого хода и короткого замыкания.

Вся продукция, поставляемая компанией, имеет гарантию завода – производителя. Для того, чтобы получить консультацию по ценам, купить и оформить доставку оборудования, свяжитесь с нашим специалистом любым способом, предложенным на сайте.

Magnetics — Руководства по проектированию

Конструкция индуктора

Катушки индуктивности — это устройства, накапливающие и преобразующие энергию. Петля ЧД характеризует полезную область работы магнитного компонента. Когда зазор вводится в сердечник либо дискретно, как в феррите, либо распределенным, как в порошковом сердечнике, способность устройства накапливать энергию значительно увеличивается: от 0,2 — 2,0 эрстеда для сердечника без зазора до 100–1000 Эрстед для сердечника с зазором путем сдвига по петле BH (чтобы узнать больше о петлях BH для порошкового сердечника, просмотрите нашу техническую документацию). Разрывы в индукторах вводятся для целей: управления индуктивностью, уменьшения индуктивности, поддержания индуктивности под нагрузкой и уменьшения изменения индуктивности из-за сдвига токов или температур. Ферритовые индукторы имеют преимущества низкой стоимости, низких потерь, гибкой геометрии, хороших экранирующих свойств и отличных допусков, часто в диапазоне ± 3%. Сердечники потенциометра, которые имеют возможность настройки, могут быть отрегулированы до точного значения A _L , когда это требуется для балансировки конденсатора или для других точных приложений.

Конструкция трансформатора

При проектировании силового трансформатора следует помнить о двух основных целях — не допускать насыщения сердечника и минимизировать потери в сердечнике. Материалы для трансформаторов обычно имеют высокую проницаемость, обычно это ферриты или сердечники с ленточной намоткой. При выборе между ленточными сердечниками и ферритами следует учитывать следующие характеристики: частота и температура эксплуатации, а также стоимость единицы, размер и форма. Ферритовые сердечники обладают такими преимуществами, как низкие потери, низкая стоимость и широкий выбор доступных форм и размеров.Сердечники электролизера обладают преимуществом защитного экранирования, которое может быть важным в конструкциях, чувствительных к электромагнитным / радиопомехам. Сердечники Planar E отличаются простотой сборки, стабильными результатами и низким профилем. Ферриты обычно рассматриваются для использования на частотах 10 кГц и выше. На частотах выше 20 кГц конструкция феррита обычно ограничивается потерями, а ниже 20 кГц конструкция обычно ограничивается магнитной емкостью устройства. Ленточные сердечники имеют более высокое значение B max, плотность потока насыщения, поэтому общая конструкция может быть меньше.

Проектирование с сердечниками из магнитного порошка

• Просмотрите страницу расчетов порошкового сердечника, чтобы просмотреть список общих расчетов, используемых разработчиками магнитов: коэффициент намотки, средняя длина витка (MLT), сопротивление постоянному току (DCR), размеры намотанной катушки и повышение температуры.
• Просмотрите страницу расчета потерь в сердечнике, чтобы получить пошаговый метод расчета потерь, создаваемых порошковыми сердечниками при определенных условиях.

Блочные конструкции и изделия для сильноточных приложений

Быстрое расширение рынков преобразования солнечной и ветровой энергии, гибридных транспортных средств и ИБП увеличило спрос на сильноточные (100-300 А) индукторы.Для многих сильноточных приложений ограничивающим фактором не обязательно является способность материала обеспечивать достаточную индуктивность при смещении постоянного тока, а, скорее, способность разместить достаточное количество витков тяжелого провода или фольги для обеспечения необходимой индуктивности. Компания Magnetics предлагает ряд E-образных и U-образных сердечников большего размера, которые подходят как для проводов большего диаметра, так и для большего количества проводов; однако в некоторых случаях требуется более крупная форма для поддержки индуктивности при токах более 100 ампер. Магнитные блоки могут быть скомпонованы для поддержки этого требования индуктивности.Блоки Kool Mu и XFlux бывают разных размеров и форм для гибкости и настройки дизайна. Также возможна обработка новых размеров. Свяжитесь с Magnetics для получения дополнительной информации.

с приложениями к силовым трансформаторам сердечника, второе издание: Дель Веккио, Роберт М., Пулин, Бертран, Фегали, Пьер Т., Шах, Дилипкумар М., Ахуджа, Раджендра: 0001439805822: Amazon.com: Книги

Роберт М. Дель Веккио получил степень бакалавра физики Технологического института Карнеги, Питтсбург, Пенсильвания, степень магистра электротехники и докторскую степень.Он получил степень доктора физики в Университете Питтсбурга в 1972 году. Он был преподавателем физики в Принстонском университете, Нью-Джерси, с 1972 по 1976 год, и доцентом в Питтсбургском университете с 1976 по 1978 год. Затем он присоединился к Westinghouse. Центр исследований и разработок в Питтсбурге, где он работал над моделированием магнитных материалов и электрических устройств. Он присоединился к North American Transformer (ныне Waukesha Electric Systems) в 1989 году, где он разработал компьютерные модели и инструменты для проектирования трансформаторов. Он является членом IEEE Power and Energy Society и Magnetics Society.Он работал в комитетах IEEE Transformers, IEC и Cigre. В настоящее время он консультант.

Бертран Пулен получил степень бакалавра инженерных наук в области электротехники в Политехнической школе Монреаля в 1978 году и степень магистра техники высокого напряжения в 1988 году в том же университете. Бертран начал свою карьеру в небольшой мастерской по ремонту двигателей, генераторов и трансформаторов в Монреале в 1978 году в качестве технического консультанта.В 1980 году он присоединился к трансформаторному подразделению ASEA в Вареннесе, Канада, в качестве инженера-испытателя, а затем инженера-конструктора и инженера по исследованиям и разработкам. В 1992 году он присоединился к North American Transformer, где занимался испытаниями и исследованиями и, наконец, руководил отделом исследований и разработок и испытаниями. В 1999 году он вернулся в ABB в Вареннесе, где в настоящее время занимает должность технического менеджера предприятия в Варенне и старшего главного инженера подразделения силовых трансформаторов ABB по всему миру. Он является членом IEEE Power and Energy Society, активным членом комитета трансформаторов и зарегистрированным профессиональным инженером в Квебеке, Канада.

Пьер Фегали , PE, MS получил степень бакалавра электротехники в Государственном университете Кливленда в 1985 году и степень магистра инженерного менеджмента в 1996 году в Государственном университете Сан-Хосе. Он проработал в трансформаторной промышленности более 23 лет. Он начал свою карьеру в области проектирования распределительных трансформаторов в компании Cooper Power Systems в Зейнсвилле, штат Огайо. В 1989 году он присоединился к North American Transformer в Милпитасе, Калифорния, где он был старшим инженером-конструктором.В период с 1997 по 2002 год он занимал на предприятии несколько должностей, в том числе: менеджера по производственному контролю, менеджера по качеству и тестированию и руководителя завода. В настоящее время он является вице-президентом по развитию бизнеса и инжинирингу в North American Substation Services, Inc. Он является профессиональным инженером в штате Калифорния и активным членом IEEE и PES.

Дилипкумар М. Шах получил степень бакалавра гуманитарных наук в магистратуре. Университет Бароды (Индия) в 1964 году и степень магистра энергетических систем в Иллинойском технологическом институте (Чикаго, Иллинойс) в 1967 году.С 1967 по 1977 год он работал инженером-проектировщиком трансформера в компаниях Westinghouse Electric, Delta Star и Aydin Energy Systems. Он присоединился к North American Transformer в 1977 году в качестве старшего инженера-конструктора, а затем технического менеджера. Он ушел в 2002 году и работал консультантом по трансформаторам для коммунальных предприятий по всему миру, охватывая такие области, как анализ конструкции, диагностика отказов трансформаторов и консультирование производителей трансформаторов по вопросам улучшения их конструкции и методов производства.

Раджендра Ахуджа окончил Univ.Индора в Индии, где он получил степень бакалавра английского языка. С отличием. (Электротехника) в 1975 году. Работал в B.H.E.L. и GEC Alsthom India, и участвовал в проектировании и разработке трансформаторов сверхвысокого напряжения, а также в разработке обмоток с защитным экраном. Он также имеет опыт разработки специальных трансформаторов для тяговых, печных, фазовращающих и выпрямительных устройств. Он пришел в компанию North American Transformer (ныне Waukesha Electric Systems) в 1994 году в качестве главного инженера-конструктора и стал руководителем отделов испытаний и разработок.В настоящее время он является вице-президентом по инжинирингу. Он является активным членом Общества энергетики и энергетики, Комитета трансформаторов IEEE и IEC.

Процесс создания игрушек-трансформеров

Вы когда-нибудь задумывались, как они создавали оригинальные игрушки-трансформеры? Возможно, вы ребенок 80-х или у вас есть маленькие дети, которые жаждут этих игрушек и хотели бы узнать секреты их дизайна?

Если первое, то у вас могут быть приятные воспоминания о собственном Оптимусе Прайм или вы даже можете восхищаться чудесами комбайнов, таких как Superion!

Видеть своего любимого персонажа в «реальной жизни», возможно, изменило его жизнь, возможно, даже пробудило в нем непреходящую любовь к инженерному делу.

СВЯЗАННЫЙ: ЭТОТ ПРОГРАММИРУЕМЫЙ РОБОТ ПРЕВРАЩАЕТСЯ В АВТОМОБИЛЬ

Возможно, в то время вы не задумывались о конструкциях, стоящих за ними, но задумывались ли вы с тех пор, как они были спроектированы?

Давайте быстро заглянем за кулисы Hasbro.

Конструирование мечты: как создается игрушка Трансформеры

Gizmodo недавно получил специальный доступ к штаб-квартире Hasbro и, что более важно, к их команде разработчиков игрушек.Эти ребята создают игрушки из большинства крупных фильмов и делают одни из самых популярных игрушек в мире.

Вы можете посмотреть полное видео здесь.

От Star Wars и Marvel до игр Monopoly и Scrabble, эти дизайнеры участвуют в создании одних из самых популярных игрушек в мире. Так что, похоже, это подходящее место для получения «внутренней» информации, которую мы ищем!

Старый ассортимент игрушек «Войны зверей» начинался как примерное представление о том, как будут выглядеть персонажи. Оттуда команды дизайнеров взяли старые части игрушек, покрасили их в серый цвет, чтобы они сосредоточились только на геометрии частей, а не на их характеристиках, и собрали их заново, чтобы создать грубые прототипы новых персонажей.

Для кого-то это может показаться святотатством, но для других это сбывшаяся мечта! Представьте, что вы можете дать волю своему воображению и построить Старскрим с головой тираннозавра? Представьте себе возможности.

Имея общую концепцию, команда разработала окончательную концепцию модели.В конце концов, это может показаться легким, разве тяжелая работа не была завершена с кусочками?

Оказывается, далеко не все, дизайнерам нужно выяснять ключевые особенности каждого нового Трансформера.

Будет ли стрелять ракетами? Будет ли у него несколько режимов, например, кроме автомобиля и робота? Эти функции также не должны мешать друг другу — как вы понимаете.

Однако у процесса есть одна ключевая константа. Форма робота идет последней!

«Сначала вы получаете свой альтернативный режим (режим транспортного средства или животного), а затем превращаете его в робота», «При обычном преобразовании вы знаете основы.Шины можно откинуть назад и обнажить ноги, или вы можете сделать грудь робота в виде головы ». — объясняет дизайнер продукции Ленни Панзика.

Больше, чем кажется на первый взгляд: создание игрушки Трансформеры

Этот процесс требует от команды бесплатно отрисовывать все режимы робота. Им также крайне важно выяснить, какие функции должны быть включены, а какие опущены.

Что еще более важно, им необходимо разработать механизмы для игрушка, чтобы реально работать.

Panzica объясняет трудности этого: «Для Predaking мы изначально собирались создать огненное дыхание для дракона, но это оказалось проблемой механически для формы робота», «Итак, мы начали думать, что лучше, чем дракон с одной огнедышащей головой? Дракон с тремя головами! »

Отлично, кто говорит, что нужно вырасти, когда найдешь «настоящую работу».

Дизайнеры Hasbro занимаются этим долгое время, и некоторые конструктивные особенности, как правило, можно угадать с некоторой точностью до того, как закончить дизайн.

Придерживаясь «Предсказания», они знали, где будет голова, что хвост будет оружием и т.д. Части груди будут спинкой другого режима, а крылья могут оставаться крыльями.

Интуитивно понятная окончательная модель, которую дети или взрослые не имеют проблем с разработкой, тем не менее, противоречит работе, которая была вложена в дизайн.

Конструирование игрушек-трансформеров

Как и при проектировании здания, работа игрушки зависит от команды инженеров.Для Hasbro они работают с японской компанией Takara Tomy с 1984 года.

Эти ребята занимаются разработкой деталей, начиная от размера и заканчивая сочленением суставов и т. Д. Как вы понимаете, существует постоянная связь. между двумя компаниями. Можно сказать, что Такара — это те парни, которые творят волшебство.

Тройные сменщики, например, намного сложнее по сравнению со «стандартными» сдвоенными сменщиками и требуют гораздо больше времени для окончательной доработки.

«На их разработку ушло примерно вдвое больше времени, чем на разработку типичного трансформатора», — говорит старший директор по дизайну Transformers Джош Лэмб из Hasbro.Он работает с Hasbro с середины 90-х: «Но обычно вы получаете два отличных режима, и последний, конечно, работает. Не здесь. Все три великолепны».

Материалам, используемым в игрушках, также уделяется большое внимание. Для изготовления декоративных бит используется мягкий пластик. Движущиеся части требуют более прочного пластика по очевидным причинам. В игрушках-трансформерах обычно отсутствуют металлические детали из-за стоимости производства, которую они хотят сохранить как можно ниже.

Limited Collector’s Editions — исключение, но покупатели платят за них больше!

Изготовление игрушки Трансформеры

Когда дизайн и механика разобраны, прототип почти готов. Деталь спроектирована для масштабирования с использованием САПР с анимацией процесса ее преобразования после сборки. Прототипы Modern Transformers напечатаны на 3D-принтере, и после того, как они будут изготовлены, они подвергаются обширным испытаниям, проводимым производителем мастер-моделей.

Это их работа — поиграть с моделью и проверить, нет ли рывков в стыках или незакрепленных деталей.Затем весь 3D-дизайн доводится до совершенства.

После того, как разобрались все складки, модель передают опытным художникам, таким как Марк Махер. Этот парень рисует каждый мастер-прототип перед тем, как он поступит в массовое производство.

Прежде, чем мы увидим их на полках, есть еще один последний тест игрушки Трансформеры, испытанный детьми. В Hasbro есть то, что они называют «Веселой лабораторией», где местные дети играют со свежеприготовленными игрушками до разрушения.

Отзывы детей — это последняя доработка, необходимая команде, и они соответствующим образом обновляют дизайн. Конечно, они хотят, чтобы они были как можно более веселыми!

После того, как игрушка прошла тест «Fun Lab», продукт можно будет производить массово, упаковывать, продавать и отправлять в ближайший к вам магазин игрушек.

Удивительно видеть, как много труда вложено в разработку и создание одной из самых популярных детских игрушек в мире. Настолько, что мы сомневаемся, что вы когда-нибудь еще когда-нибудь взглянете на него так же.

Модель 1142s — разделительный трансформатор 1: 1 FCP 2 кВт

Это уникальный трансформатор линии передачи 1: 1, предназначенный для обеспечения максимально возможной изоляции между входом и выходом.Следовательно, нет прямого электрического соединения между входом и выходом, и вся ВЧ энергия проходит через массивный сердечник из порошкового железа. Это делает антенну FCP очень тихой, а также обеспечивает необходимую индуктивность для согласования со сложенным противовесом. Этот трансформатор предназначен для использования только с антенной FCP.

соответствуют требованиям к изолирующему трансформатору K2AV FCP, используемому с его складным противовесом на 160 или 80 метров.

Используйте эту ссылку на очень информативный веб-сайт Гая (K2AV) для получения дополнительной информации о строительстве.

Важно: Если у вас есть один из наших трансформаторов FCP, выпущенных до марта 2019 года, воспользуйтесь этой ссылкой, чтобы просмотреть обновленную информацию по установке, которая может повысить производительность вашей антенны FCP.

Я недавно спросил Гая (K2AV), проектировщика FCP, не мог бы он сказать мне, какой должна быть наилучшая длина L-части антенны с перевернутой позицией. Его ответ доступен здесь для загрузки и чрезвычайно информативен.

Технические характеристики

Материал сердечника	Большой 3-дюймовый тороид из железного порошка ДВОЙНОЙ ВЫСОТЫ для превосходных низкочастотных характеристик. Сердечник покрыт и герметичен для обеспечения длительного срока службы.
Тип обмотки	Одиночная бифилярная пара проводов, намотанная как трансформатор / изоляционный балун 1: 1.
Материал обмотки	Полиимид большой толщины Обмоточный провод Allex 240 . Обмотки вставлены в тефлоновые трубки, увеличивая общий пробой до 10 000 вольт .
Номинальная мощность	1,8 — 2,0 МГц или 3,5 — 4,0 МГц — 2 кВт Все номинальные значения основаны на резонансной нагрузке. Высокий КСВ снизит нагрузочную способность.
Полезная частота	В зависимости от диапазона — Полное покрытие на 160 или 80 м в зависимости от устройства.
Вносимая потеря	Менее 0 . 2 дБ
Разъемы	SO-239 представляют собой золотой центральный провод с тефлоновой изоляцией. Шпильки и рым-болты имеют размер 1/4 дюйма. Альтернативные разъемы и варианты монтажа доступны в разделе Принадлежности .
Оборудование	Вся нержавеющая сталь
Тип корпуса	Распределительная коробка 4x судового класса по NEMA для установки вне помещений.В крышке используется встроенная неопреновая прокладка для защиты от атмосферных воздействий.
Размеры	4x4x2 дюйма для основного корпуса блока
Дополнительная информация	Сверхмощный сердечник из порошкового железа очень устойчив к высоким температурам.

Примечания по установке

границ | Words to Matter: De novo Architected Materials Design с использованием трансформаторных нейронных сетей

Введение

Дизайн материалов был безграничным рубежом для науки и техники, особенно в переводе идей и геометрии из биологии в инженерию (Buehler, 2010; Qin et al. , 2014; Wegst et al., 2015; Palkovic et al., 2016; Buehler and Misra, 2019), а также взаимодействие с человеческим дизайнерским вкладом, которое часто способствует концептуализации и идеям. Действительно, проектирование материалов de novo может быть сложной задачей, а сложные геометрические аспекты, возникшие в природе, трудно реализовать в инженерии с использованием строгих методов, включая интерфейс с человеческими описаниями. С появлением глубокого обучения и продвинутых сетевых архитектур, таких как GAN, модели трансформатора / внимания, начинается новая эра, которая меняет то, как мы моделируем, характеризуем, проектируем и производим материалы (Guo et al., 2021).

Действительно, исследователи давно искали новые подходы к разработке дизайнов, которые могли бы основываться на естественной эволюции и идеях (Cranford Buehler and Markus, 2012). Один из таких методов — использование биоинспирированного дизайна; однако такой перевод может вызвать затруднения. В последнее время нейронные сети использовались для разработки новых материалов, вдохновленных природой, таких как материалы, созданные из музыки или огня (Giesa et al. , 2011; Yu et al., 2019a; Milazzo and Buehler, 2021). В этих подходах нейронные сети обеспечивают мощный и систематический подход к трансляции информации между проявлениями, предлагая систематический и последовательный подход для таких переходов.Это может дополнять традиционные подходы, основанные либо на традиционном подражании, вдохновленном биологией, либо на теоретико-категориальных подходах (Giesa et al., 2011), (Spivak et al., 2011; Brommer et al., 2016; Milazzo et al., 2019). Нейронные сети также использовались для прогнозирования сложных полей напряжений и деформаций в иерархических композитных материалах, что позволяет напрямую связывать механические поля с геометрическими или микроструктурными входными данными (Yang et al., 2021a), (Yang et al., 2021b). Однако многие, если не все эти примеры полагаются либо на алгоритмический ввод, либо на подход прямого имитации, чтобы учиться у природы, и лишены предоставления удобочитаемых вводных данных на естественном языке в процессе проектирования.На сегодняшний день такой человеческий вклад остается в основном в сфере естественного творческого процесса, а взаимодействие со строгими вычислительными алгоритмами еще не очень хорошо развито. В этой статье мы продвигаемся к этой цели.

Трансформаторные нейронные сети

Трансформаторные нейронные сети получили широкое распространение в различных приложениях искусственного интеллекта, что позволило значительно продвинуться в области обработки естественного языка (NLP) и разработок машинного зрения (Guo et al., 2021). Фактически, в последние годы, вдохновленный концепцией, что люди склонны уделять больше внимания определенным факторам при обработке информации, был разработан и применен механизм, называемый «вниманием», который направляет нейронные сети на то, чтобы сосредоточиться на важных частях входных данных. данные, а не рассматривать все данные одинаково (Bahdanau et al., 2015), (Chaudhari et al., 2019). Основываясь на этой идее, Google впервые построил модель, известную как нейронная сеть-преобразователь, основанная на таких механизмах внимания, полностью отказавшись от методов повторения и свертки (Vaswani et al., 2017). Было обнаружено, что такие нейронные сети-преобразователи могут добиться большого успеха в различных настройках НЛП, включая языковой перевод. Благодаря способности облегчить большее распараллеливание во время обучения, трансформаторы позволяют разрабатывать чрезвычайно большие модели, включая «двунаправленные представления кодировщика от трансформаторов» (BERT) (Devlin et al., 2019) и «Генеративный предварительно обученный трансформатор» (GPT) (Brown et al., 2020). Учитывая эти ранние успехи преобразователей в НЛП, сети могут служить мощным инструментом для решения проблем проектирования материалов, которые во многих случаях являются последовательными задачами, такими как оптимизация топологии, проектирование электронных схем или создание траекторий для 3D-печати (Olivetti et al., 2020 ), (Liu et al., 2017). Мы предполагаем, что использование трансформаторов может распараллелить эти задачи и сделать их вычислительно управляемыми, что открывает двери для многих сложных инженерных задач, которые сегодня не могут быть решены с помощью вычислительных методов.

Помимо приложений НЛП, недавнее исследование показало, что механизмы и преобразователи внимания также могут применяться к компьютерному зрению (CV), выступая в качестве альтернативы сверточным подходам (Wang and Tax, 2016). К хорошо известным предварительно обученным преобразователям изображений относятся «DEtection TRansformer» (DETR) (Carion et al., 2020) для обнаружения объектов и «Vision Transformer» (ViT) (Dosovitskiy et al., 2020) для классификации изображений.

С точки зрения современных применений нейронных сетей трансформаторов в исследованиях материалов, модель «Молекулярный преобразователь» точно предсказывает результаты органических химических реакций, обученных примерно с миллионами точек данных (Schwaller et al., 2019). Кроме того, Гречишникова и соавт. рассматривал целенаправленный дизайн лекарств как трансляционную проблему и применил преобразователи для создания de novo лекарств (Гречишникова, 2021). Однако, поскольку модели преобразователей относительно жадны к данным и дороги в обучении, было показано, что переносное обучение является полезным инструментом для построения обученных моделей. Например, Pesciullesi et al. (2020) использовали трансферное обучение, чтобы адаптировать оригинальный Molecular Transformer для прогнозирования углеводных реакций с помощью небольшого набора специализированных данных.

Общие концепции в дизайне материалов

Дизайн материалов велся людьми на протяжении эпох цивилизации, часто концептуализируя идею, затем формулируя ее либо в виде рисунка, либо создавая прототипы, либо инициируя процесс на основе письменного текста или совместных художественных или иных работ. ремесленная работа. Ключом к этому человеческому опыту проектирования материалов является пересечение языка и мысли и материализация этих концепций. Все материальные концепции обычно развиваются с помощью этой парадигмы преобразования текста в материал.Однако у нас еще не было возможности реализовать такие концепции с использованием обычных вычислительных подходов, даже с использованием нейронных сетей. Вычислительные методы заставляют нас сформулировать нашу идею в виде модели или выразить ее в виде набора чисел, ограничений и, в конечном итоге, в алгоритмическом представлении.

Здесь мы предлагаем, чтобы нейронные сети-преобразователи могли восполнить этот пробел и впервые обеспечить перевод текста в материал, а также открыть очень широкий спектр возможностей для развития партнерских отношений между человеком и ИИ и концепций материального дизайна.В некоторых более ранних работах использовались методы НЛП в различных условиях, включая анализ литературы для извлечения оптимальных этапов обработки для материального дизайна (Jensen et al., 2019). Однако в этом подходе не использовался прямой ввод текста для управления процессом проектирования; скорее, он добывал документы, написанные людьми, чтобы извлекать информацию типа рецептов для создания материалов.

Поскольку нейронные сети-преобразователи позволяют преобразовывать текст в другие форматы данных и представления, включая изображения, такие методы могут быть использованы в качестве нового интерактивного инструмента для демонстрации разработки дизайна материалов, возможно, в будущем, с использованием голосового ввода. и разработка нового программного обеспечения для автоматизированного проектирования.В этой работе мы используем нейронные сети CLIP (Radford et al., 2021) и VQGAN (Esser et al., 2020) для генерации изображений, отражающих дизайн материалов, на основе интеграции CLIP и VQGAN (Crowson, 2021), аналогично метод «Большой сон» (подробнее см. «Материалы и методы»). Такие методы широко используются в художественных целях (Crowson, 2021), но они не использовались ни в инженерном дизайне, ни в создании физических объектов или материалов.

Краткое содержание этой статьи

В этом исследовании мы демонстрируем использование нейронной сети трансформатора при проектировании материалов.На рисунке 1 изображена блок-схема описанного здесь подхода, переводящего слова — понятный человеку описательный текст — в трехмерные конструкции из физических материалов. Мы переходим к различным примерам подхода, описываем, как мы конвертируем предсказанные изображения в 3D-модели, используем аддитивное производство для их печати. Затем мы сообщаем об экспериментальном и вычислительном анализе механических свойств, чтобы оценить жизнеспособность созданных конструкций.

РИСУНОК 1 . Блок-схема исследования, представленного здесь, перевод слов в трехмерные конструкции материалов, которые могут быть реализованы с помощью аддитивного производства, а затем проанализированы с помощью экспериментального тестирования и / или моделирования (например,g., для расчета полей напряжений и деформаций).

Результаты

На рисунке 2 показана блок-схема, иллюстрирующая использование нейронных сетей-преобразователей для облегчения преобразования текста в изображение с высоким разрешением. Это достигается за счет интегрированного использования нейронной сети преобразователя VQGAN, используемой здесь в качестве генератора изображений, и CLIP в качестве классификатора изображений. Эти две модели работают в тандеме на итерациях, чтобы генерировать изображения, которые последовательно соответствуют заданному текстовому запросу по мере схождения решения.Обе модели CLIP и VQGAN предварительно обучены на огромных наборах данных, что обеспечивает большую возможность обобщения и высокую надежность. Таким образом, мы можем использовать эти модели напрямую для перевода текстов в изображения для дизайна материалов.

РИСУНОК 2 . Введение в трансформаторные нейронные сети, обеспечивающие преобразование текста в изображение с высоким разрешением, используемое здесь для разработки микроструктур для материалов с архитектурой de novo , после объединения генератора и классификатора, как предложено в (Crowson, 2021).

Мы переходим к демонстрации использования модели CLIP-VQGAN, используемой здесь, при реализации материальных проектов. Процесс проектирования начинается с текстовых подсказок, в которых описывается желаемый материальный дизайн. На рисунке 3 показаны различные примеры изображений, сгенерированных при вводе различного текста. Как показывают примеры, в результате заданных текстовых подсказок может появиться интересный материальный дизайн. В следующих разделах мы систематически исследуем их и предложим способы разработки физических образцов материалов из этих «письменных слов», которые действуют как движущие силы для процесса проектирования.Примеры, относящиеся к паутине и шелку, показывают, что этот подход может быть использован для создания структур, напоминающих биоматериалы. Кроме того, когда вводимый текст представляет собой «пористую основу из костных тканей», интегрированный подход обеспечивает изображение с комбинированными характеристиками костей, пористости и формы, подобной матрице. Результат предполагает потенциальные применения в области тканевой инженерии. Как показывают эти примеры, этот метод открывает новые творческие подходы к выявлению радикально новых материальных концепций.

РИСУНОК 3 .Примеры изображений, сгенерированных из различного ввода текста. Как показывают примеры, могут получиться интересные материальные конструкции, которые можно в дальнейшем анализировать и использовать.

Как видно из примеров на Рисунке 3, хотя конструкции материалов, сгенерированные алгоритмом, предоставляют множество структурных деталей, они обычно требуют дальнейшей обработки и выбора с целью физического изготовления материала или выбора конкретных функций. Для достижения этой цели мы используем инструменты обработки изображений.На рисунке 4 приведены результаты генерации изображения (рисунок 4A) на основе текстовой подсказки «обычная решетка из стали», обработки полученного изображения в черно-белую маску с использованием операций сглаживания (рисунок 4B) и создания периодических дизайнов материалов. с использованием геометрических операций (сначала: переворот по горизонтали, затем переворот по вертикали исходного и изначально перевернутого дизайна, в результате чего получается периодическая структура — как видно на вставке справа, проиллюстрированной буквами «ABC») (рис. 4C). На рис. 4D показан увеличенный вид полученного в результате 3D-печатного материала SLA, на котором можно увидеть способность аддитивного метода воспроизводить мелкие детали конструкции.

РИСУНОК 4 . Генерация текстового изображения (A) , обработка в черно-белую маску с использованием операций сглаживания (B) и создание периодического материального дизайна с использованием геометрических операций (сначала: горизонтальное отражение, затем вертикальное отражение оригинала). и первоначально перевернутая конструкция, дающая периодическую структуру — см. вставку справа с буквами «ABC») (C) . На панели (D) показан крупный план материала, напечатанного на 3D-принтере. Больше 3D-печатных структур показано на рисунке 6.

Полученные материалы могут быть дополнительно проанализированы с использованием других вычислительных методов, например, для извлечения распределения напряжения-деформации или для прогнозирования определенных функциональных свойств. На рисунке 5 показаны прогнозы поля напряжений на основе разработанного авторами метода cGAN, который позволяет нам прогнозировать данные механического тензорного поля непосредственно из микроструктурных проектов (Yang et al., 2021a). Испытания на одноосное растяжение в разных направлениях проводятся с учетом анизотропии конструкции. При испытании на растяжение в направлении x длинные и тонкие островки в середине показывают относительно высокую концентрацию напряжений, поскольку локальная плотность материала низкая, а островки выровнены по направлению нагрузки.Напротив, когда конструкция растягивается в направлении y , область высокого напряжения больше проявляется на левом и правом краях. Такое комплексное использование нейронных сетей для создания конструкций материалов и использование другой модели для оценки механических характеристик может стать основой для систематической оптимизации и адаптации конструкций в течение нескольких итераций.

РИСУНОК 5 . Прогнозы полей напряжений (в МПа) предлагаемого материала с архитектурой, показанного на рисунке 4, предсказанные с помощью подхода cGAN (Yang et al., 2021а). Испытываются два различных условия нагружения (испытание на одноосное растяжение в направлениях x и y соответственно). При испытании на растяжение вдоль направления x прогнозируемое поле напряжений составляет σxx, в то время как при испытании вдоль направления y напряжение составляет σyy. и узкие островки посередине, в то время как концентрации напряжений более выражены на краях для растяжения вдоль направления y .Области в конструкции, которые выровнены с направлением нагрузки или с более высокой осевой плотностью, с большей вероятностью будут принимать большие нагрузки, как предполагают результаты. И элементарная ячейка, и большая периодическая панель исследуются, чтобы продемонстрировать идею иерархического дизайна.

На рисунке 6 изображены реализации материала с архитектурой, показанного на рисунке 4 (панель A: печать на основе смолы с использованием SLA, панель B, печать на основе моделирования наплавленного осаждения (FDM)). Рисунок в верхнем ряду рисунка 4A (создается без покровного слоя, тогда как рисунок внизу отражает многослойный дизайн (добавлен плоский верхний / нижний слой).Эти примеры демонстрируют, как концепции дизайна могут быть дополнительно адаптированы для создания значимых инженерных структур.

РИСУНОК 6 . Смола SLA (A), и моделирование наплавленного осаждения (FDM) (B) на основе реализации архитектурного материала, показанного на рисунке 4. Дизайн в верхнем ряду панели A создается без покровного слоя, тогда как дизайн на нижняя часть отражает дизайн сэндвич (добавлен плоский верхний / нижний слой, чтобы имитировать дизайн сэндвич-материала).Результаты на панели B показывают как печать из одного материала (слева), так и печать из нескольких материалов (оранжевый = мягкий материал, белый = жесткий материал).

Мы переходим к другим примерам, особенно сосредоточенным на материалах с архитектурой, в которых используются механические механизмы. На рис. 7A показан анализ влияния небольших изменений введенного текста, приводящих к небольшим изменениям в дизайне материалов. Использование фразы «черный и белый» во вводе текста дает изображение в оттенках серого, тогда как включение таких терминов, как «периодический», «решетчатый» и «высококонтрастный» позволяет создать дизайн с четко выраженными фазами, которые важны для дальнейшего обработка.Чтобы продемонстрировать этот процесс, на рис. 7B показано, как дизайн можно использовать для извлечения небольших участков большого изображения, которые демонстрируют интересные особенности материала. Их можно использовать в дальнейшем анализе.

РИСУНОК 7 . Анализ влияния небольших вариаций вводимого текста на небольшие изменения в материальном дизайне (панель A ). Нижняя панель B показывает, как дизайн может быть использован для выделения небольших участков большого изображения, которые демонстрируют интересные особенности материала.Их можно использовать в дальнейшем анализе.

На рисунке 8 показан анализ, в котором мы используем одну из конструкций материалов, показанных на рисунке 7, и уделяем особое внимание извлечению структуры с непрерывной геометрией и удаленными островками материала (то есть микроструктурными элементами, которые не связаны с другими). Затем окончательный дизайн печатается с использованием полиуретана и используется для механических испытаний. Примечательно, что получившаяся конструкция представляет собой простой топологический механизм захвата (например, для приложений мягкой робототехники), как показано на рисунке 9, как с вычислительной, так и с экспериментальной точки зрения.

РИСУНОК 8 . Использование одного из материалов, показанных на рисунке 7, и извлечение периодической структуры с непрерывной геометрией и удаленными островками материала. Полученный дизайн слегка сжимается в горизонтальном направлении, чтобы получить более квадратный окончательный дизайн. Кроме того, реализовано одно изменение по сравнению с исходным дизайном, в котором очень тонкая часть слева / справа немного утолщена для лучшей печати и механической стабильности. Затем окончательный дизайн печатается с использованием полиуретана и используется для механических испытаний.Полученная конструкция представляет собой простой топологический механизм. Фильмы M1-4 показывают результаты моделирования методом конечных элементов и экспериментального анализа после анализа, изображенного на рисунке 9. На нижней левой панели показаны исходный (внизу) и окончательный дизайн (вверху) после применения операций симметрии, определенных на рисунке 4C. .

РИСУНОК 9 . Механизм реализован посредством проектирования, расчетов (FEM) и экспериментальной проверки. Результаты МКЭ показаны на панелях A, и C, для моделирования механизма при двух различных условиях нагрузки (обозначенных на изображении).Результаты экспериментов показаны на панелях B и D соответственно. Панели А, и С, скручиваются на две ручки. Панели B, и D, показывают результаты при сжатии по диагональной оси. Напряжение фон Мизеса (МПа) отображается на панелях A, и C, , чтобы обеспечить количественный анализ процесса деформации. Фильмы M1-2 показывают анимацию деформаций на основе результатов FEM, а фильмы M3-4 показывают экспериментальный анализ той же деформации.

На рисунках 9A, C показана серия моделирования методом конечных элементов для оценки механизмов, включая прямое сравнение с экспериментом, как показано на рисунках 9B, D, обеспечивающих количественный анализ деформации. Мы обнаружили, что когда одна ручка поворачивается по часовой стрелке, а другая — против часовой стрелки, верхняя область структуры открывается, а нижняя область закрывается, как показано на рисунках 9A, B. Для диагонального сжатия, показанного на фиг. 9C, D, нагрузка не только приводит к усадке основного корпуса по диагонали, но также к скручиванию или вращению двух рукояток, демонстрируя интересный механизм деформации.Фильмы M1-M2 показывают полный процесс деформации при двух различных условиях нагружения на основе результатов FEM, а фильмы M3-4 показывают результаты для тех же условий нагружения, которые наблюдались в эксперименте. Есть хорошее согласие между расчетным предсказанием и результатом эксперимента. Дополнительный рисунок S1 показывает снимки различных других архитектур материалов, извлеченные из исходных изображений, показанных на рисунке 7B, предлагая понимание разнообразия конструкций, которые можно достичь.

На рисунке 10 показаны прогнозы поля напряжений.Аналогичным образом, как показано на рисунке 5, исследуются два различных условия нагружения для анизотропной структуры. Как показывают поля напряжений, в испытании на одноосное растяжение в направлении x две симметричные горизонтальные линии показывают более высокие уровни напряжения. Напротив, когда нагрузка идет в направлении y , вертикальные области X-образной формы несут наибольшую нагрузку. Как и на рисунке 5, механизм концентрации напряжений предполагает, что непрерывные области, выровненные с направлением нагрузки, являются наиболее важными частями в сопротивлении деформации.

РИСУНОК 10 . Поля напряжений (в МПа) конструкции, предложенной на Рисунке 8, предсказанные с помощью подхода cGAN (Yang et al., 2021a). Показаны два различных режима нагружения (испытание на одноосное растяжение в направлениях x и y соответственно). При испытании на растяжение в направлении x прогнозируемое поле напряжений составляет σxx, в то время как при испытании вдоль направления y напряжение составляет σyy. Как показывают поля напряжений, анизотропия конструкции лежит в разных несущих частях, когда нагрузка действует в разных направлениях.В испытании на одноосное растяжение в направлении x две непрерывные горизонтальные линии принимают наибольшую нагрузку при нагрузке в направлении y , вертикальные части X-образной формы имеют более высокую концентрацию напряжений. Механизмы аналогичны представленным на Рисунке 5, поскольку непрерывные области, выровненные с направлением нагрузки, наиболее важны с точки зрения несущей способности.

Дополнительный рисунок S1 показывает результаты процесса 3D-печати смолой на основе SLA (нарезка, вверху; печать, внизу).На дополнительном рисунке S2 показаны результаты процесса 3D-печати на основе FDM, показывающие, что материалы могут быть созданы с использованием различных методов.

Обсуждение и заключение

В этой статье мы продемонстрировали использование нейронных сетей трансформатора для преобразования вводимого текста для «описания» материала в модели и физические образцы, напечатанные на 3D-принтере. Такие методы потенциально могут быть использованы в качестве инструмента, управляемого естественным языком, для разработки сложных конструкций материалов с широким применением в качестве нового подхода к проектированию.

Действительно, будущие исследования могут во многом основываться на этой работе. Например, возможности нейронных сетей преобразователя зрения для генерации рендеринга 3D-изображений могут использоваться для вывода файлов реалистичной геометрии (например, STL) напрямую на основе изменений перспективы, уже реализованных для обычных изображений, и даже предлагать автоматический рендеринг в 2D-изображения или для приложения виртуальной реальности. В будущем можно будет направлять ввод текста в другие формы представлений, такие как трехмерная геометрия (например,g., объемные сетки или поверхностные сетки (Brommer et al., 2015)) или даже непосредственно в инструкции по 3D-печати. Разнообразные преобразования, которые могут быть достигнуты с помощью нейронных сетей трансформаторов, открывают множество возможностей для будущих разработок.

Еще одним важным событием станет разработка новых обучающих наборов, возможно, на основе трансферного обучения в случае нехватки данных, чтобы предложить направленный способ создания новых микроструктур, более конкретно нацеленный на аспекты микроструктурного материала и источники структурной информации, такие как естественные закономерности. .Трансферное обучение может снизить потребность в значительных наборах данных и может быть жизнеспособным подходом для реализации успешной визуализации материалов. Тем не менее, остаются серьезные исследовательские проблемы, такие как необходимость в больших и адекватных наборах данных или разработка надлежащих методов передачи обучения.

В работе, представленной здесь, исследуется использование текстового архитектурного дизайна материалов в качестве исследовательского инструмента без преднамеренной оптимизации. Будущая работа может устранить это ограничение настоящей работы.Действительно, основываясь на описанной здесь работе, использование адекватных целевых функций может быть мощным способом направить дизайн для удовлетворения определенных требований дизайна. Его можно либо дополнить вводом текста (т.е.процесс генерации будет зависеть от дополнительных ограничений), либо использовать систематические вариации самого ввода текста. Например, использование генетических алгоритмов (Yu et al., 2019b) может быть хорошим способом предложить направленную эволюцию, реализованную в моделируемой среде, и позволить быстрое исследование широкого пространства дизайна, включая подсказки и варианты естественного языка.

В этой работе мы опирались исключительно на существующие обученные модели. Несмотря на использование уже обученной модели, результаты показывают, что с помощью этого подхода могут быть созданы интересные конструкции материалов, и что генераторный инструмент способен создавать абстрактные микроструктурные конструкции, которые могут формировать либо обычные архитектурные решетчатые материалы (см. Рисунки). 4–6, например) или механизмы доходности (см. Рис. 7–9). Различные демонстрации, разработанные в рамках этого исследования, проливают свет на тот факт, что заученные словесные ассоциации и реализации в материальных дизайнах могут лечь в основу общей структуры, которая работает с предварительно обученными моделями, которые могут быть в дальнейшем улучшены и адаптированы для конкретных целей. материальные приложения и ограничения.Тем не менее, нам все же нужно быть осторожными при использовании этой большой предварительно обученной базовой модели, поскольку многие академические термины не являются общими словами или дизайн может быть нелегко описать. Другими словами, существующим обученным моделям может не хватать знаний для более деликатных целей проектирования материалов, которые требуют ввода сложных текстов или редких слов. В этом случае мы также могли бы использовать методы трансферного обучения для дальнейшей настройки предварительно обученной модели с дополнительными данными, которые включают необходимую информацию о материалах или конструкциях.При наличии хорошо обученной модели, такой как модель CLIP или VQGAN, небольшой объем данных должен легко позволить нам решать более конкретные проблемы проектирования.

Вклады этой работы в исследование материалов и будущие возможности:

• Работа позволяет напрямую преобразовывать ввод текста в изображения микроструктуры, которые можно использовать для разработки материалов и дальнейшего производства созданного дизайна с помощью 3D-печати.

• В будущей работе вводимый текст можно настроить так, чтобы он содержал протокол проектирования, такой как ограничения (например,g., компонентный материал) и проектные цели (например, желаемые свойства). В результате может быть реализовано проектирование материалов с желаемыми свойствами с учетом определенных ограничений, в том числе с помощью генетических алгоритмов или байесовской оптимизации (Bock et al., 2019).

• В более общем смысле, ввод текста может быть любыми последовательными данными, а вывод изображения может представлять собой нечто большее, чем сгенерированные структуры. Например, материалы, представленные последовательными данными, такими как строки SMILES и последовательности белков, могут быть введены в нейронные сети для прогнозирования 2D энергетических ландшафтов или физических свойств (например,g., плотность заряда), которые затем будут показаны в виде изображений или стопок изображений (для объемных данных).

• Кроме того, последовательным вводом может быть не только сам материал, но и процесс проектирования материалов (например, код ЧПУ для конкретного станка, например, RS-274 / G-код) для 3D-печати и стратегии компоновки материал производственного процесса. Соответствующие выходные данные включают геометрию текучести или физические поля при определенных условиях нагрузки (например, деформации и напряжения).

• Помимо нескольких примеров, упомянутых выше, есть и другие потенциальные применения идеи преобразования последовательностей в изображения с помощью нейронных сетей-преобразователей и аддитивных методов.

В заключение, это исследование открыло первую перспективу нового подхода к разработке материалов с помощью текстовых подсказок и установлению подлинного партнерства человека и компьютера. Такое обещание заставляет нас выйти за рамки существующего использования ИИ в первую очередь для сбора информации и взаимодействия с компьютерами (например, Alexa, Cortana или Google Assistant) в материализацию текста. Он может реализовать новую «магическую» границу, где произносимые слова материализуются за счет интегрированного использования языка, искусственного интеллекта и новых производственных технологий.Это партнерство человеческого интеллекта, творческих способностей и знаний с инструментами глубокого обучения может стать основой для новых захватывающих открытий в науке, технологиях и художественном самовыражении.

Материалы и методы

Методы, используемые в этой статье, включают различные глубокие нейронные сети, аддитивное производство и анализ на основе изображений. Мы также выполняем механический анализ, используя как подход cGAN, так и метод конечных элементов (FEM), чтобы реализовать общую блок-схему, изображенную на рисунке 1.

Модель предварительного обучения контрастному языку и изображению

CLIP (Radford et al., 2021) (предварительное обучение контрастному языку и изображению) — это нейронная сеть, обученная множеству пар (изображение, текст) для выполнения сложных задачи классификации изображений. Модель CLIP служит классификатором для оценки того, соответствует ли созданное изображение целевой текстовой подсказке, предоставленной пользователем. Модель предназначена для выполнения большого количества тестов классификации с аналогичной способностью «нулевого выстрела», как и модели GPT.Другими словами, нет необходимости в прямой оптимизации, учитывая эффективность обобщения и надежность модели. Модель состоит из двух кодировщиков для раздельного кодирования изображений и текстов и дальнейшего прогнозирования правильного объединения пакетов. Для обучения модели 400 миллионов пар (изображение, текст) собираются из Интернета в оригинальной работе (Radford et al., 2021).

Проверенная на более чем 30 различных наборах данных эталонных тестов, модель демонстрирует возможности нетривиального перехода к этим задачам и даже конкурентоспособности по сравнению с существующими базовыми моделями.Благодаря универсальности и надежности подхода мы здесь используем предварительно обученную модель CLIP для оценки сгенерированных изображений из VQGAN с учетом вводимых текстов, обеспечивая лучшее соответствие между изображениями и текстами. В частности, предварительно обученная модель CLIP, используемая в этой работе, основана на одной конкретной версии VIT под названием «VIT-B / 32» (Досовицкий и др., 2020), которая содержит 12 нейронных слоев со скрытым размером 768. Размер многослойный персептрон (MLP) в модели — 3072, количество голов внимания — 12.Общее количество параметров составляет около 86 миллионов. «32» в названии модели относится к размеру входного патча, а «B» — это сокращение от «base», учитывая другие варианты, такие как «VIT-L» («L» для «большого») или «VIT». -H »(« H »означает« огромный »).

VQGAN Model

CNN могут эффективно извлекать локальную корреляцию в изображении, в то время как преобразователи предназначены для получения дальнодействующих взаимодействий с последовательными данными. Модель VQGAN (Esser et al., 2020) направлена ​​на объединение эффективности CNN с выразительностью преобразователей для создания изображений с высоким разрешением.Чтобы связать две разные архитектуры модели (CNN и преобразователи), модель VQGAN использует сверточный кодировщик для изучения кодовой книги (аналогичной скрытым векторам) контекстно-насыщенных визуальных частей, которые затем вводятся в преобразователь для извлечения дальнодействующего взаимодействия внутри композиции. Кодовая книга далее передается в декодер CNN, который служит генератором в GAN для генерации желаемого изображения. Как и любые другие модели GAN, в конечном итоге используется дискриминатор для сравнения сгенерированного изображения с исходным изображением.Модель VQGAN, используемая в этом исследовании, была обучена на наборе данных ImageNet (Deng et al., 2010) и использовалась для создания изображений-кандидатов с учетом текстового описания. Что касается гиперпараметров, предварительно обученный VQGAN, используемый в этой работе, имеет размер кодовой книги 16 × 16, а коэффициент кодирования на первом этапе равен 16.

Интегрированное предварительное обучение контрастного языка и изображений и модель VQGAN

Интегрированная модель как сообщается в (Crowson, 2021), основан на алгоритме BigSleep (Komatsuzaki, 2021), (lucidrains / big-sleep, 2021), который принимает текстовую подсказку и визуализирует изображение в соответствии с предоставленным текстом.Здесь VQGAN используется в качестве генератора изображений, руководствуясь моделью CLIP. Он работает следующим образом, при этом VQGAN используется в качестве метода генератора изображений, а CLIP используется в качестве метода оценки для классификации создаваемых изображений. В ходе итераций алгоритм все больше и больше ищет изображения, которые соответствуют предоставленному текстовому запросу, изменяя ввод, предоставляемый алгоритму VQGAN. Схема метода изображена на рисунке 2. Размер входного изображения составляет 480 × 480 пикселей с количеством вырезов 64.Интегрированная модель обучается около 4000 итераций для каждого ввода текста для получения соответствующего изображения.

Обработка изображений и подготовка для аддитивного производства

Основная цель обработки изображений — преобразовать сложное изображение с многоканальными (или в оттенках серого) данными в геометрию для печати. С этой целью мы используем операции цветовой карты, функции сглаживания и методы обработки изображений для удаления небольших участков изображения и / или островков для создания механически функциональных дизайнов, пригодных для печати.Целевая цель состоит в том, чтобы получить данные изображения с различными цветами в каждом пикселе, которые относятся к типу материала (например, белый = пустота / нет материала, черный = материал или белый = мягкий материал, черный = жесткий материал в мультиматериальной 3D-печати). Все операции с изображениями выполняются с использованием пакета компьютерного зрения OpenCV, реализованного на Python (Bradski, 2000). После того, как основные параметры установлены, модель делает автоматические прогнозы, которые обычно можно распечатать с помощью подходящих методов.

Механический анализ с использованием условного GAN

Для прогнозирования поля напряжений мы используем подход условного GAN (cGAN), описанный в более ранней работе (Yang et al., 2021а). Поскольку исходная работа направлена ​​на работу с композитами, которые содержат более одного материала, мы заполняем предлагаемые в этой работе конструкции чрезвычайно мягкими материалами, которые служат моделями пустот.

Эта установка позволяет нам моделировать механическое поведение этих сложных, а иногда и прерывистых структур, которые могут быть кошмаром для обычного моделирования методом конечных элементов. Для упрощения как жесткий (черный цвет), так и мягкий материал (белый цвет, который представляет собой пустоту) моделируются как линейно-упругий материал, поскольку деформация при механическом испытании невелика и гистерезис не принимается во внимание.Для моделирования пустот мы установили модуль Юнга мягкого материала (1 МПа) равным 1% от жесткого материала (100 МПа). Генерация данных и обучение следуют той же стратегии, предложенной в предыдущей работе автора (Yang et al., 2021a). Поля напряжений при обоих испытаниях на одноосное растяжение можно предсказать с помощью модели 1 ML путем поворота геометрии на 90 °.

Механический анализ с использованием метода конечных элементов

Мы используем МКЭ для воспроизведения и подтверждения механизма деформации, показанного в эксперименте.Моделирование выполняется с использованием коммерческого кода Abaqus / Standard (Dassault Systems Simulia Corp., 2010). Чтобы сохранить согласованность с предсказаниями ML относительно механических полей, в качестве материала используется линейный упругий материал с модулем Юнга 100 МПа. Геометрия конструкции в формате STL сначала переносится в формат SAT, который преобразует сетчатое тело в твердое тело с помощью SolidWorks (Dassault Systems). Переданный файл SAT затем импортируется как часть в Abaqus для моделирования.

После того, как свойства материала и геометрия определены, конструкция соединяется с тетраэдрическими элементами (C3D10) с использованием алгоритма Abaqus по умолчанию для трехмерного анализа напряжений.В условиях нагружения, показанных на фиг. 9A, амплитуды смещения составляют 10 и 4 мм в направлении x и направлении y соответственно. В условиях нагружения, показанных на рисунке 9C, амплитуды смещения составляют 3 и 1,2 мм в направлении x и направлении y соответственно. Напряжения фон Мизеса построены с помощью Abaqus Visualization. Используемый стиль контура — «НЕПРЕРЫВНЫЙ», а параметр «ОСОБЕННОСТЬ» применяется к видимым краям. Любая легенда, заголовок, состояние, аннотация, компас и контрольная точка отключены, чтобы исключить бесполезную информацию, но включены в дополнительных фильмах.

Аддитивное производство

Мы применяем аддитивное производство для создания трехмерных моделей материалов, созданных на основе слов. 3D-файлы нарезаются с помощью Cura 4.9.1 и распечатываются с помощью принтера для нескольких материалов Ultimaker S3 и принтера QIDI X-Pro. Образцы материалов печатаются с использованием нитей Ultimaker TPU и Ultimaker PLA, а также обычных нитей PLA и TPU на принтере QIDI X-Pro. Печать на смоле SLA выполняется с использованием принтера Anycubic Photon X, при этом файлы STL нарезаются с помощью Chitubox и печатаются с использованием черной и прозрачной смолы.Использование прозрачных смол, как показано на рисунке 6, позволяет оценить внутреннюю микроструктуру материала. Дополнительный рисунок S2 показывает снимки подхода к печати смолой SLA. На дополнительном рисунке S3 показаны снимки подхода к печати FDM, включая печать на нескольких материалах. Для некоторых сложных геометрических форм может потребоваться печать на нескольких материалах для вспомогательного материала, такого как ПВА.

Заявление о доступности данных

Оригинальные материалы, представленные в исследовании, включены в статью / дополнительные материалы, дальнейшие запросы можно направить соответствующему автору.

Вклад авторов

MJB придумал идею и развил исследование. MJB выполнила расчеты нейронной сети, разработала обработку изображений, а также выполнила 3D-печать и экспериментальные испытания. ZY выполнила моделирование FE и cGAN и проанализировала результаты. М.Б. и З.Ы. написали статью.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось в отсутствие каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Примечание издателя

Все претензии, выраженные в этой статье, принадлежат исключительно авторам и не обязательно относятся к их аффилированным организациям, либо к претензиям издателя, редакторов и рецензентов. Любой продукт, который может быть оценен в этой статье, или заявление, которое может быть сделано его производителем, не подлежат гарантии или одобрению со стороны издателя.

Благодарности

Авторы выражают признательность за поддержку MIT-IBM AI Lab, а также ONR (N0001415) и ARO (W911NF1920098).

Дополнительные материалы

Дополнительные материалы к этой статье можно найти в Интернете по адресу: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fmats.2021.740754/full#supplementary-material

Ссылки

Bock, FE, Aydin, RC, Cyron, CJ, Huber, N., Kalidindi, SR, and Klusemann, B. (2019). Обзор применения подходов машинного обучения и интеллектуального анализа данных в механике материалов сплошных сред. Фронт. Матер. 6, 110. doi: 10.3389 / fmats.2019.00110

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Bradski, G. (2000). Библиотека OpenCV. Dr. Dobb’s J. Softw. Инструменты .

Google Scholar

Броммер, Д. Б., Гиза, Т., Спивак, Д. И., и Бюлер, М. Дж. (2015). Категориальное прототипирование: включение молекулярных механизмов в 3D-печать. Нанотехнологии 27 (2), 024002. doi: 10.1088 / 0957-4484 / 27/2/024002

PubMed Реферат | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Brommer, D.Б., Гиза, Т., Спивак, Д. И., и Бюлер, М. Дж. (2016). Категориальное прототипирование: включение молекулярных механизмов в 3D-печать. Нанотехнологии 27 (2), 024002. doi: 10.1088 / 0957-4484 / 27/2/024002

PubMed Реферат | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., et al. (2020). Языковые модели — малоизученные. в достижениях в системах обработки нейронной информации, 1877–1901 .Доступно по адресу: https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/file/1457c0d6bfcb4967418bfb8ac142f64a-Paper.pdf.

Google Scholar

Карион Н., Масса Ф., Синнаев Г., Усуньер Н., Кириллов А. и Загоруйко С. (2020). «Сквозное обнаружение объектов с помощью трансформаторов», в Lect. Примечания Comput. Sci. (включая Subser. Lect. Notes Artif. Intell. Lect. Notes Bioinformatics), vol. 12346 LNCS, (Глазго, Великобритания, 23 августа — 28 августа 2020 г.), 213–229. doi: 10.1007 / 978-3-030-58452-8_13

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cranford Buehler, S.В., и Маркус Дж. (2012). Биоматериомика . Дордрехт, Нидерланды: Springer, Нидерланды.

Google Scholar

Deng, J., Dong, W., Socher, R., Li, L.-J., Li, K., Fei-Fei, Li., Et al. (2010). Крупномасштабная база данных иерархических изображений , Институт инженеров по электротехнике и радиоэлектронике (IEEE), 248–248. doi: 10.1109 / cvpr.2009.5206848

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Девлин, Дж., Чанг, М. В., Ли, К., и Тутанова, К. (2019).«BERT: предварительная подготовка глубоких двунаправленных преобразователей для понимания языка», в конференции NAACL HLT 2019–2019. North Am. Глава доц. Comput. Лингвист. Гм. Lang. Technol. — Proc. Конф., Т. 1, вып. Mlm, (Миннеаполис, Миннесота, 2 июня — 7 июня 2019 г.), 4171–4186.

Google Scholar

Эссер П., Ромбах Р. и Оммер Б. (2020). Укрощающие трансформаторы для синтеза изображений высокого разрешения . Труды конференции IEEE / CVF по компьютерному зрению и распознаванию образов, 12873–12883.

Google Scholar

Гиза, Т., Спивак, Д. И., и Бюлер, М. Дж. (2011). Повторяющиеся шаблоны в иерархических белковых материалах и музыке: сила аналогий. Bionanoscience 1 (4), 153. doi: 10.1007 / s12668-011-0022-5

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гречишникова, Д. (2021). Трансформаторная нейронная сеть для создания белковых препаратов De Novo как проблема машинного перевода. Sci. Реп. 11 (1), 1–13. doi: 10.1038 / s41598-020-79682-4

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Гуо, К., Янг, З., Ю, Ч.-Х., Бюлер, М. Дж. (2021). Искусственный интеллект и машинное обучение в проектировании механических материалов. Mater. Horiz. 8 (4), 1153–1172. doi: 10.1039 / d0mh01451f

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Дженсен, З., Ким, Э., Квон, С., Гани, Т. З. Х., Роман-Лешков, Ю., Молинер, М. и др. (2019). Подход машинного обучения к синтезу цеолита, основанный на автоматическом извлечении литературных данных. ACS Cent. Sci. 5, 892. DOI: 10.1021 / acscentsci.9b00193

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Лю, Ю., Чжао, Т., Цзюй, В., Ши, С., Ши, С., и Ши, С. (2017). Открытие и дизайн материалов с использованием машинного обучения. J. Materiomics 3 (3), 159–177. doi: 10.1016 / j.jmat.2017.08.002

CrossRef Полный текст | Google Scholar

lucidrains / big-sleep (2021). Lucidrains / Big-Sleep: простой инструмент командной строки для создания текста в изображение с использованием OpenAI CLIP и BigGAN. Техника изначально была создана https: // twitter.com / advadnoun.

Google Scholar

Милаццо, М., Негрини, Н. К., Скиалла, С., Марелли, Б., Фаре, С., Данти, С. и др. (2019). Подходы к аддитивному производству композитов, армированных гидроксиапатитом. Adv. Funct. Матер. 29 (35), 15. doi: 10.1002 / adfm.2015

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Olivetti, E. A., Cole, J. M., Kim, E., Kononova, O., Ceder, G., Han, T. Y. G., et al. (2020). Исследование материалов на основе данных на основе обработки естественного языка и извлечения информации. Прил. Phys. Ред. 7 (4), 041317. doi: 10.1063 / 5.0021106

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Palkovic, S. D., Brommer, D. B., Kupwade-Patil, K., Masic, A., Buehler, M. J., and Büyüköztürk, O. (2016). Дорожная карта в мезомасштабе для долговечной и устойчивой цементной пасты — биоинспекционный подход. Констр. Строить. Матер. 115, 13. doi: 10.1016 / j.conbuildmat.2016.04.020

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Pesciullesi, G., Schwaller, P., Лайно, Т., и Реймонд, Дж. Л. (2020). Трансферное обучение позволяет молекулярному преобразователю предсказывать регио- и стереоселективные реакции на углеводы. Nat. Commun. 11 (1), 4874–4878. doi: 10.1038 / s41467-020-18671-7

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Цинь, З., Димас, Л., Адлер, Д., Братцель, Г., и Бюлер, М. Дж. (2014). Биологические материалы по дизайну. J. Phys. Конденс. Matter 26 (7), 073101. doi: 10.1088 / 0953-8984 / 26/7/073101

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Radford, A., Kim, J. W., Hallacy, C., Ramesh, A., Goh, G., Agarwal, S., et al. (2021 г.). Изучение переносимых визуальных моделей под контролем естественного языка . arXiv [Препринт]. Доступно по адресу: https://arxiv.org/abs/2103.00020

Google Scholar

Schwaller, P., Laino, T., Gaudin, T., Bolgar, P., Hunter, CA, Bekas, C., et al. al. (2019). Молекулярный преобразователь: модель для прогнозирования химических реакций с точностью до неопределенности. ACS Cent. Sci. 5 (9), 1572–1583. DOI: 10.1021 / acscentsci.9b00576

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Spivak, D. I., Giesa, T., Wood, E., and Buehler, M. J. (2011). Теоретико-категориальный анализ иерархических белковых материалов и социальных сетей. PLoS One 6 (9), e23911. doi: 10.1371 / journal.pone.0023911

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., et al. (2017). Внимание — все, что вам нужно. Adv. Neural Inf. Процесс. Syst. 2017-Decem (Nips), 5999–6009.

Google Scholar

Вегст, У. Г. К., Бай, Х., Саиз, Э., Томсиа, А. П. и Ричи, Р. О. (2015). Биоинспирированные конструкционные материалы. Nat. Mater 14 (1), 23–36. doi: 10.1038 / nmat4089

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Янг, З., Ю, Ч.-Х. и Бюлер, М. Дж. (2021). Модель глубокого обучения для прогнозирования сложных полей напряжений и деформаций в иерархических композитах. Sci. Adv. 7 (15), eabd7416. doi: 10.1126 / sciadv.abd7416

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Янг, З., Ю, С.-Х., Го, К., и Бюлер, М. Дж. (2021). Метод сквозного глубокого обучения для прогнозирования полных тензоров деформации и напряжения для сложных иерархических составных микроструктур. J. Mech. Phys. Sol. 154, 104506. doi: 10.1016 / j.jmps.2021.104506

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Yu, C.-H., Qin, Z., and Buehler, M.J. (2019). Алгоритм проектирования искусственного интеллекта для нанокомпозитов, оптимизированных для сопротивления трещинам при сдвиге. Nano Futur. 3 (3), 035001. doi: 10.1088 / 2399-1984 / ab36f0

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Yu, C.-H., Qin, Z., Martin-Martinez, F. J., and Buehler, M. J. (2019). Самосогласованный метод ультразвуковой трансляции аминокислотных последовательностей в музыкальные композиции и применение в дизайне белков с использованием искусственного интеллекта. ACS Nano 13, 7471–7482.doi: 10.1021 / acsnano.9b02180

PubMed Аннотация | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Конструкция высоковольтного трансформатора — CET Technology

Когда дело доходит до конструкции трансформатора высокого напряжения, это может быть немного сложно. Когда вы пытаетесь установить определенное напряжение, необходимо учитывать такие вещи, как потери DCR в обмотках. Это важно, когда важно регулирование.

Процедура проектирования:

Следующая процедура проектирования высоковольтного трансформатора приблизит вас к приблизительной оценке ваших потребностей.Я буду учитывать потери DCR, но проигнорирую такие вещи, как потери в сердечнике.

Для этого анализа я рассмотрю повышающий трансформатор, который принимает 120 В при 60 Гц и выдает 6000 В переменного тока при 10 мА; так трансформатор 60ВА.

Учитывая частоту 60 Гц, кремнистая сталь является здесь основным выбором. Он имеет МАКСИМАЛЬНУЮ магнитную индукцию примерно 1,8 Тл. Мы собираемся использовать половину этого, чтобы было вставлено поле. Плюс более низкая плотность потока в сердечнике означает меньшие потери в сердечнике, что еще раз оправдывает игнорирование потерь в сердечнике.

Нам нужно сначала определить количество витков PRI, чтобы обеспечить плотность потока 0,9 Тл. Это будет функцией приложенного напряжения PRI, частоты и площади сердечника. Назовем центральную область Ас.

Затем давайте найдем МИНИМАЛЬНОЕ количество витков, необходимое для удовлетворения требований к выходному напряжению. Я говорю MIN, потому что обороты SEC в конечном итоге будут больше после того, как мы рассмотрим потери из-за DCR.

Затем давайте найдем такой диаметр провода для обмоток PRI и SEC, чтобы провод не нагревался.2. У SEC будет намного больше витков и намного более высокий DCR, поэтому мы хотим сохранить низкую плотность тока.

Мощность 60 ВА, ток SEC 10 мА и, следовательно, ток PRI составляет 0,5 А (отношение мощности к напряжению PRI).

Для PRI имеем:

Для ТРЦ у нас:

Таким образом, общая использованная площадь меди составляет:

Мы можем использовать «практическое правило» и установить это значение для 35% от общей площади витка окна сердечника. Таким образом, мы оставляем 65% окна открытым для изоляции проводов и в большинстве случаев из-за того, что используется шпулька, которая также занимает часть этой площади.2

Теперь давайте просто проверим и убедимся, что общая площадь нашей меди составляет около 35%, а плотность потока составляет 0,9 Тл.

Для конструкции высоковольтного трансформатора это пока все хорошо … Наше выходное напряжение без нагрузки будет около 6000 В переменного тока, немного меньше из-за потерь в сердечнике, которые мы не учитываем, но как только мы потребляем ток, когда нагрузка При этом напряжение наверняка упадет из-за потерь DCR. Давайте выясним эти потери и компенсируем их, соответствующим образом увеличив обороты SEC.

Средняя длина за оборот (Lpt) для сердечника EI76 * 30 составляет 0,1616 м. Это можно найти, посмотрев на размеры этого ядра.

Напряжение PRI, которое «попадает» в трансформатор, составляет 120 В минус, которое потеряно для PRI DCR … Давайте найдем это значение …

Мы уже изрядно теряем напряжение PRI из-за PRI DCR … Далее мы выясним, насколько напряжение SEC связано с этим меньшим приложенным напряжением PRI и из-за его потери из-за его DCR:

Хорошо, как видно, потери из-за DCR могут привести к значительному падению напряжения SEC по сравнению с желаемым.Теперь давайте найдем необходимое количество оборотов SEC для целевого уровня 6000 В, когда SEC находится под нагрузкой…

Мы делаем это, устанавливая V в приведенном ниже уравнении равным 6000 В, а затем переставляем это так, чтобы решить для Ns:

При таком количестве витков SEC выходное напряжение SEC будет 6000 В при 10 мА (опять же без учета любых снижений из-за потерь в сердечнике). Это также означает, что напряжение без нагрузки будет более 6000 В.

Напряжение без нагрузки:

В качестве проверки, давайте проверим нагруженное напряжение с этими увеличенными оборотами SEC…

Так что все хорошо…

Итак, у нас есть это; этот трансформатор имеет следующую спецификацию:

Теперь, учитывая конструкцию с высоким выходным напряжением, потребуются дополнительные действия, чтобы избежать пробоя напряжения.

1. РАССМАТРИВАЙТЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ КАК МИНИМУМ ДВОЙНОЙ ИЗОЛИРОВАННОЙ, ВОЗМОЖНО, ТРОЙНОЙ ИЗОЛИРОВАННОЙ ПРОВОДКИ.
2. РАССМАТРИВАЙТЕ ЗАКРЫТИЕ ВСЕХ СОЕДИНЕНИЙ ПРИПАЙТЕ ТЕФЛОНОВОЙ ТРУБКОЙ.
3. РАССМАТРИВАЙТЕ БОББИН С ДВОЙНЫМИ СЕКЦИЯМИ.
4. СЧИТАЙТЕ УКЛАДКУ КАПТОНОВОЙ ЛЕНТЫ ПОСЛЕ НЕКОТОРЫГО КОЛИЧЕСТВА СЕКУЛЯТОРОВ И МЕЖДУ ими.
5. РАССМАТРИВАЙТЕ НАМОТКУ СЕКУНДА ТОЛЬКО В ОДНОМ НАПРАВЛЕНИИ, ЧТОБЫ СНИЗИТЬ НАПРЯЖЕНИЕ СЛОЯ ДО СЛОЯ НА ПОЛОВИНУ. ЭТО, НАЧНИТЕ КАЖДЫЙ СЛОЙ В ОДНОМ МЕСТЕ.
6. РАССМАТРИВАЕТ ОБОЛОЧЕНИЕ PRI и SEC В КАПТОНОВУЮ ЛЕНТУ В ИХ ОТДЕЛЬНЫХ СЕКЦИЯХ БОББИН И ПОКРЫТИЕ НЕСКОЛЬКИМИ ЛЕНТОЧНЫМИ СЛОЯМИ.
7. СЧИТАЙТЕ ЗАПОЛНЕНИЕ ТРАНСФОРМАТОРА В ТЕПЛОПРОВОДНОМ ЭПОКСИДНОМ СОСТОЯНИИ С ВЫСОКИМ ДИЭЛЕКТРИЧЕСКИМ УРОВНЕМ.
8. ПОМНИТЕ, КАК ПОДКЛЮЧИТЬСЯ К SEC, ДОЛЖНО БЫТЬ НОМИНАЛЬНЫМ НА ВЫСОКОЕ ДОСТАТОЧНОЕ НАПРЯЖЕНИЕ, ХОРОШО ЗА ПРЕДЕЛАМИ НАПРЯЖЕНИЯ SEC.

CET Technology — надежный и хорошо зарекомендовавший себя источник нестандартных электрических трансформаторов напряжения, тока и импеданса.

Использование сетей переменного трансформатора для автоматизации проектирования макета документа

Заключение
В этой работе мы показываем возможность использования самовнимания как части формулы VAE.Мы проверяем эффективность этого подхода для создания макетов, обеспечивая высокую производительность на различных наборах данных и при выполнении различных задач. В нашей исследовательской работе также исследуются альтернативные архитектуры для интеграции самовнимания и VAE, изучаются стратегии неавторегрессионного декодирования и различные типы априорных значений, а также анализируются преимущества и недостатки. Макеты, созданные с помощью нашего метода, могут помочь в создании синтетических обучающих данных для последующих задач, таких как синтаксический анализ документов или автоматизация задач графического дизайна.Мы надеемся, что эта работа послужит основой для дальнейших исследований в этой области, поскольку многие подзадачи все еще не решены полностью, например, как предложить стили для элементов в макете (шрифт текста, какое изображение выбрать и т. Д.) Или как чтобы уменьшить количество обучающих данных, необходимых для обобщения модели.

Благодарности Мы благодарим нашего соавтора Яниса Постелса, а также Алессио Тониони и Луку Прассо за помощь в разработке нескольких наших экспериментов.Мы также благодарим Тома Смолла за его помощь в создании анимации для этого поста.