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Enregistrement W2172181642 · doi:10.1109/tpwrd.2007.905558

Effects of Surface Decay on Remaining Strength of Transmission-Line Wood Cross-arms

2008· article· en· W2172181642 sur OpenAlexaff
Vickie W. K. Ho, Mahesh D. Pandey, Sanjeev Bedi

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBendingLine (geometry)Transmission lineMaterials scienceEnvironmental scienceComposite materialEngineeringMathematicsElectrical engineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<para xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"> This paper develops a model that correlates the amount of surface deterioration to the remaining strength of rectangular Douglas-fir cross-arms used in a 115-kV transmission line. One challenge that utility companies face today is to develop effective strategies to replace cross-arms that are potentially detrimental to the transmission-line system. Inservice cross-arms are continuously exposed to the environment and experience wide ranging temperatures and moisture conditions. Furthermore, rainwater entrapment on surface and bolt holes causes rotting and decay of wood, resulting in gradual loss of strength. The evaluation of the remaining strength of inservice cross-arms is complicated further by a large variability associated with the wood microstructure, the decay process, defects, and environmental conditions. To understand the effects of surface decay on the strength of wood cross-arms, an image-processing technique is employed to accurately quantify the amount of deterioration and examine the effects of decay location. Full-scale bending tests are used to assess the remaining strength. Statistical models have shown that surface decay, depending on its location, has a direct linear relationship with the strength loss for wood cross-arms in bending. </para>

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,700
Score d'incertitude au seuil0,742

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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