Assessment of the Failure of an Electrical Transmission Line Due to a Downburst Event
Notice bibliographique
Résumé
In September 1996, Manitoba Hydro reported damages of about $10 Million (US) due to failure of 19 transmission towers during a downburst event. As a result, a research program has been initiated in Canada to study the performance of transmissions tower under high intensity wind loads associated with localized events such as downbursts and tornadoes. This study focuses on assessing the failure of one of the towers that collapsed in Manitoba, Canada, during the 1996 downburst event. The study is conducted numerically using a computer code that was developed in-house at the University of Western Ontario specifically for the analysis of transmission towers under the effect of downbursts. The numerical model combines wind field data for downbursts generated using a Computational Fluid Dynamic (CFD) simulation together with non-linear finite element formulation that accounts for the large displacement behaviour of the conductors. Failure criteria for the tower members associated with both compressive and tension forces are incorporated into the model. As such, the non-linear finite element model is capable of predicting the progressive failure of a tower that might initiate once one of its members reaches its ultimate capacity. A parametric study is conducted to determine the downburst. parameters, such as its radius and location relative to the tower, that are most critical for the structure in terms of failure. Using these parameters, the velocity of the downburst is gradually increased till one of the tower members reaches its ultimate capacity. Failures of other members progressively occur till the structure looses its overall stability. The study provides an insight about the mode of failure of transmission tower structures under downburst loading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».