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Enregistrement W2883973176 · doi:10.1115/1.2000-apr-7

Streamlining Metal Poles

2000· article· en· W2883973176 sur OpenAlexaboutno aff
Ioan Giosan, Ted Brockman

Notice bibliographique

RevueMechanical Engineering · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMechanical stress and fatigue analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésvon Mises yield criterionStructural engineeringEngineeringTangentSoftwareFinite element methodMechanical engineeringStress (linguistics)Computer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article discusses that an engineering firm is using software to ensure the structural integrity of all types of pole designs. West Coast Engineering (WCE) Group in Delta, British Columbia, Canada, performed several linear stress analyses using software to optimize the insulator bracket, which supports the transmission lines on the tangent poles. Physical testing was used to verify the accuracy of the analysis results. WCE began the structural analyses by analyzing the shafts of each pole type under ultimate loading, which was determined by Ian Hayward International using standard industry calculations. WCE performed linear static stress analyses on the models and evaluated the von Mises stress criteria for ductile materials to assess the stress results. With the pole shaft and base plate structures verified, engineers focused the next analysis on the insulator brackets of the tangent structure to optimize the load bearing capability and material thickness. With the predictable loading capacity requirements confirmed for the designs, WCE expanded the study to include a simulation of the impact loading that can result from a head-on vehicle collision. WCE is continuing the use of Algor software in the design of poles and in the development of new pole manufacturing equipment. Currently, the company is using it to simulate and optimize a roll forming process.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,178 · 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
Publié2000
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