MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2773510862 · doi:10.1063/1.5006829

Modeling of grain-oriented Si-steel and amorphous alloy iron core under ferroresonance using Jiles–Atherton hysteresis method

2017· article· en· W2773510862 sur OpenAlexaff
Wenxia Sima, Mi Zou, Ming Yang, Qing Yang, Daixiao Peng

Notice bibliographique

RevueAIP Advances · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnetic Properties and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésFerroresonance in electricity networksMaterials scienceTransformerMagnetic coreElectrical steelOvervoltageOvercurrentAmorphous solidMetallurgyAlloyElectrical engineeringVoltageNuclear engineeringEngineeringElectromagnetic coil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amorphous alloy is increasingly widely used in the iron core of power transformer due to its excellent low loss performance. However, its potential harm to the power system is not fully studied during the electromagnetic transients of the transformer. This study develops a simulation model to analyze the effect of transformer iron core materials on ferroresonance. The model is based on the transformer π equivalent circuit. The flux linkage–current (ψ–i) Jiles–Atherton reactor is developed in an Electromagnetic Transients Program-Alternative Transients Program and is used to represent the magnetizing branches of the transformer model. Two ferroresonance cases are studied to compare the performance of grain-oriented Si-steel and amorphous alloy cores. The ferroresonance overvoltage and overcurrent are discussed under different system parameters. Results show that amorphous alloy transformer generates higher voltage and current than those of grain-oriented Si-steel transformer and significantly harms the power system safety.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAIP AdvancesMême sujetMagnetic Properties and ApplicationsTravaux en français237 207