A Nonlinear Finite-Element Analysis Tool to Prevent Rupture of Power Transformer Tank
Notice bibliographique
Résumé
High-energy internal failures of transformers are catastrophic events which are hardly predictable. For this reason, a full-scale controlled experiment represents a valuable learning opportunity to gather accurate information about sequence of events during the very short time in which the failure occurs. Controlled parameters include tank design, material properties, experimental load and measurements. In this paper, we present a detailed investigation using nonlinear finite-element analysis of a 210-MVA transformer high-pressure experiment. We begin by evaluating the relationship between internal arcing pressure rise and tank expansion characteristics. Since this relationship is not linear due to geometric and material nonlinearities, an iterative process is proposed to ensure result accuracy. Stress–strain material properties are retrieved by tension experiments of specimens extracted from the tested tank to enable accurate comparison of numerical and experimental results. It is shown in this paper that nonlinear material parameters have a small influence on the tank pressure rise, but a significant one on large strain prediction and therefore the true stress-strain curve is recommended. In addition, the ductile rupture criterion based on the ultimate plastic strain of the material correlates with the experimental and explicit dynamic analysis results. This can ensure a certain design margin for tank rupture prevention.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,007 | 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 ».