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Enregistrement W2000971684 · doi:10.1088/0953-2048/25/1/014001

Assessment of alternative design schemes to reduce the edge losses in HTS power transmission cables made of coated conductors

2011· article· en· W2000971684 sur OpenAlexaff
Majid Siahrang, Frédéric Sirois, Doan N. Nguyen, S.P. Ashworth

Notice bibliographique

RevueSuperconductor Science and Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePhysics of Superconductivity and Magnetism
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectrical conductorEnhanced Data Rates for GSM EvolutionPower (physics)Power transmissionSuperconductivityTransmission (telecommunications)Work (physics)Layer (electronics)Reduction (mathematics)Magnetic fieldEngineering physicsNuclear engineeringComputer scienceComposite materialMechanical engineeringCondensed matter physicsTelecommunicationsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we investigate the effectiveness of alternative designs to reduce the AC losses of high temperature superconducting (HTS) power transmission cables. The idea behind these designs is to undermine the edge effect, which is one of the main factors contributing to AC losses in HTS power cables made of coated tapes. The edge effect, which arises from the presence of gaps between the tapes, results in large normal components of magnetic field near the edges of the tapes and in turns leads to a current distribution with higher density near the edges. To perform our investigation we use a numerical technique developed in our previous work which allows us to consider the helical configuration of the tapes. Through numerical simulations we assess the effectiveness of two overlapped designs, i.e. a cyclic overlapped design and an anticyclic overlapped design, in reduction of AC losses in single layer HTS power cables made of coated tapes. Simulation results show that AC losses can be reduced by about 70% as compared with a typical single layer cable.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,250 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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