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Enregistrement W2264256843 · doi:10.4271/2006-01-1508

System Immunity in HIRF/Lightning Environment and Interconnecting Cable Characterization Based on Functionality Mode

2006· article· en· W2264256843 sur OpenAlexaff
F. Moupfouma, Nami Bae

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrostatic Discharge in Electronics
Établissements canadiensBombardier (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLightning (connector)Mode (computer interface)Computer scienceLightning strikeElectrical engineeringEngineeringLightning arresterPhysicsOperating systemPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The advances in electronics and software since two decades have increased the use of digital technology in modern aircraft. Because digital electronics are powered with low level energy and are made of miniatured components, they are very sensitive to electromagnetic energy. It takes a single glitch to change the entire information. Therefore, insuring the proper protection of critical systems against Electromagnetic energy is a must during early design phase of the modern aircraft. All the onboard systems that govern aircraft functions are interconnected by hundreds of meters of wires and bundles. Moreover, the immunity of any signal on board aircraft is for at least 50% guaranteed by the cable shielding effectiveness and the shield termination. Wiring acts like an antenna: it can either radiate or collect energy. If not protected, it may pick up any electromagnetic noise in the surrounding; consequently, unwanted energy can modulate signals and cause system malfunction. The criteria for choosing cables are governed by the functionality mode of the system (common mode or differential mode) and their Common Mode Rejection Ratio, and the signal immunity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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