Full-Wave 3-D Transient Analysis With Method of Moments and Numerical Laplace Transform Including Resistive Non-Linear Elements
Notice bibliographique
Résumé
Methods based on both time (t)-domain and frequency (f)-domain have been used for electromagnetic transient (EMT) analysis using both circuit-theory and field-theory approaches. Methods based on circuit theory are fast and convenient but may become inapplicable to many engineering problems due to simplifications such as the transverse electromagnetic assumptions. Moreover,t-domain-based techniques rely on approximate methods to account for frequency dependence, which is an essential characteristic of electric conductors, equipment and soil environment. In this paper,f-domain solutions obtained from the method of moments (MoM) discretization of the electric field integral equation (EFIE) are converted tot-domain using the numerical Laplace transform (NLT) by means of post-processing. This circumvents the need to formulate the EFIE and MoM based on the complex frequency which would be required for their application to conventional NLT. Hence, existing MoM implementations can be used to perform a full-wave 3-D EMT analysis for a wide range of power system applications. Examples include energizations of 3-D power system networks with fast and non-vanishing excitations such as step functions, as well as modeling non-linear elements using the piecewise linear approximation. Results from experimental measurements, finite-differencet-domain method, and EMT-type software confirm the validity of the proposed method for power system transients in the range of microseconds down to nanoseconds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».