MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2327721623 · doi:10.3166/ejee.13.563-589

Hydro-generator multi-physic modeling

2010· article· en· W2327721623 sur OpenAlexvenueaboutno aff
C. Hudon, Arezki Merkhouf, M. Chaaban, Sylvain Bélanger, Federico Torriano, Jean Leduc, François Lafleur, Jean-François Morissette, Charles Millet, Michel Gagné

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Electrical Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectric Motor Design and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGenerator (circuit theory)Environmental scienceComputer sciencePhysicsPower (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydro-Quebec's research institute initiated a project in 2002 on generators modeling to increase output with minimal impact on aging. This effort is the joint work of several experts and considers electromagnetic, thermal, mechanical and fluid dynamic simulations. The main concerns are presented herein with some of the relationships between physical phenomena. Since simulation results are dependent on some assumptions, an integral part of modeling process is validation by actual measurements on machines during standardized tests, which will also be discussed. Because of the size of the test object, the optimal combination of measurements and simulation has to be found. The current paper presents some of the challenges related to building this global hydro-generator model and the future tasks to complete this work.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 GPT0,185
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEuropean Journal of Electrical EngineeringMême sujetElectric Motor Design and AnalysisTravaux en français237 207