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Enregistrement W1922556079 · doi:10.4271/2008-01-2870

A Survey on Arc Fault Detection and Wire Fault Location for Aircraft Wiring Systems

2008· article· en· W1922556079 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Aerospace · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrical Fault Detection and Protection
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArc (geometry)Fault (geology)Arc-fault circuit interrupterFault detection and isolationComputer scienceEngineeringAeronauticsAutomotive engineeringAerospace engineeringElectrical engineeringSeismologyGeologyMechanical engineeringVoltageShort circuit

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="htmlview paragraph">This paper provides an overview of recent developments in the area of arc fault detection (AFD) and wire fault location for aircraft wiring systems. Arc faults have been identified as one of the greatest threats to human lives and properties, and the likely cause of several aircraft disasters. With the introduction of high voltage transmission in aircraft to reduce the wiring weight and to meet the increasing power demands, the probability of initiating and sustaining continuous arcs in modern aircraft have been increased. However, arc faults are hard to detect and wiring problems are difficult to locate in aircraft, due to their complex profiles, high impedance property, and pressure sensitive characteristic, etc. The difficulty in resolving this problem is also due to the fact that false alarms cannot be tolerated but missing alarms can be fatal, and arc faults are normally intermittent as a result of the in-flight vibration.</div> <div class="htmlview paragraph">For arc fault detection, a great number of methods have been proposed, which can be categorized into mechanical and electrical methods; in general, features can be extracted from time domain, frequency domain, or time-frequency domain; and algorithms have been developed based on adaptive techniques, Kalman filter, fractal theory, neural networks, fuzzy logic reasoning, and expert systems to enhance arc fault detection. Regarding wire fault location, numerous techniques have been developed and practiced, including visual inspection, impedance measurement, pulse arrested spark discharge diagnostics, high voltage test, inert gas method, and various kinds of reflectometry. Each of these techniques is effective to a certain extent, but all of them come with drawbacks as well.</div> <div class="htmlview paragraph">This paper is intended to provide a constructive summary of the present arc fault detection and wire fault location techniques, together with discussions on the current and future research and development opportunities and challenges in this field.</div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,511

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle