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Enregistrement W2023221781 · doi:10.1680/eacm.2011.164.3.171

Improving damage resistance of a composite pole using a computer experiment strategy

2011· article· en· W2023221781 sur OpenAlexafffund
Damoon Motamedi, Abbas S. Milani

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Engineering and Computational Mechanics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComposite numberStructural engineeringPower transmissionMinimaxPower (physics)Computer scienceMaterials scienceComposite materialEngineeringMathematicsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transmission poles are widely used for transmitting electricity from power plants to industrial and commercial sites as well as residential areas. The total cost of a transmission line is partly driven by the maintenance cost of poles and wires. To reduce this cost, designers can choose more durable materials and optimal design strategies. In recent years, the use of polymer composite transmission poles has become more popular and they have been implemented in a number of power systems. In this paper, a tapered composite pole under lateral wind load is modelled and its damage resistance under a set of composite failure criteria is investigated. The composite pole is made of glass fibre-reinforced polyester and is manufactured by filament winding. By focusing on fibre orientation angles in the pole layers, a computer experiment (simulation) strategy is designed along with a maximin space-filling sampling criterion. The goal is to choose the best combination of ply angles that can minimise pole damage while maintaining minimal computational cost. A 37% improvement in the matrix cracking failure index was achieved from the initial value of 1·00 (i.e. a damaged pole) to the optimised value of 0·63 (no damage).

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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,637
Score d'incertitude au seuil0,591

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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