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Enregistrement W2803533651 · doi:10.1016/j.epsr.2018.04.013

Efficiently computing the electrical parameters of cables with arbitrary cross-sections using the method-of-moments

2018· article· en· W2803533651 sur OpenAlexaff
Mohammad Shafieipour, Z. Chen, Anton Menshov, J. De Silva, Vladimir Okhmatovski

Notice bibliographique

RevueElectric Power Systems Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueElectromagnetic Scattering and Analysis
Établissements canadiensUniversity of ManitobaManitoba Hydro
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdmittance parametersEmtpDiscretizationMethod of moments (probability theory)Coaxial cableComputationImpedance parametersTransient (computer programming)Electrical impedanceElectric power systemMathematical analysisComputer scienceMathematicsEngineeringAlgorithmPower (physics)GeometryVoltagePhysicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a recent work, a proximity- and skin-effect aware formulation known as the surface-volume-surface electric field integral equation discretized with 2-D method-of-moments (MoM) was optimized to efficiently extract the frequency dependent series impedance matrix of cables with arbitrary shapes. However, it was only applied to sector-shaped and coaxial cables due to the constraints on computing the shunt admittance matrix using closed-form approximations. This work presents formulation, discretization, and optimization techniques, for fast computation of the shunt admittance matrix of arbitrary-shaped cables by discretizing the problem of the quasi-electrostatics using 2-D MoM. With the proposed MoM techniques and optimization strategies, it is possible to accurately compute all the electrical parameters of arbitrary-shaped cables required in electromagnetic transient programs (EMTP) using today's typical computer power and with reasonable computational times. This provides an efficient modeling tool for any desired cable design. Frequency domain solutions of the proposed technique are compared against the finite-element method as well as the classical approximate formulas available for pertinent cable models. The resulting time domain transient simulations in EMTP are also investigated.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,346 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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