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Enregistrement W2965333592 · doi:10.1109/tpwrd.2019.2932424

Accurate and Reduced Order Identification of Propagation Function for Electromagnetic Transient Analysis of Cables

2019· article· en· W2965333592 sur OpenAlexafffund
Miguel Cervantes, Ilhan Koçar, Jean Mahseredjian, Abner Ramirez

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésTransient (computer programming)Transient analysisIdentification (biology)Electromagnetic interferenceFunction (biology)Electronic engineeringControl theory (sociology)Computer scienceTransient responseEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes a set of fitting features that enables identifying propagation function of cables accurately in the form of multi-delay rational transfer functions while maintaining reduced order of approximation. Frequency domain partitioning and adaptive weighting techniques are applied directly in phase domain for the evaluation of poles and residues simultaneously to ensure the precision of fitting of all entries including the low-magnitude off-diagonal elements. The objective is not only to obtain a precise fitting in phase domain but also to account for intrinsic modal decomposition so that integration errors in time domain are not magnified. The order of approximation is considerably reduced by post-processing the fitting using the balanced realization technique. When the proposed fitting approach is combined with a precise integration technique in time domain, it leads to accurate evaluation of transients as demonstrated in this paper, eliminating the spurious oscillations or numerical instabilities that may be encountered in the universal line model regardless of the integration or interpolation technique.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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