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Enregistrement W4285169005 · doi:10.1109/tpwrd.2022.3179832

Analysis of Cross-Bonded Cables Using Accurate Model Parameters

2022· article· en· W4285169005 sur OpenAlexaff
Haoyan Xue, Jean Mahseredjian, Jesús Morales, Ilhan Koçar

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Power Delivery · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueLightning and Electromagnetic Phenomena
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransient (computer programming)Electrical impedanceTransient voltage suppressorTransmission lineVoltageSoftwareFrequency domainElectronic engineeringLiquid-crystal displayEngineeringSimulation softwareAcousticsMaterials scienceElectrical engineeringComputer scienceOptoelectronicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a thorough investigation of frequency and electromagnetic transient (EMT) responses of cross-bonded cables. The study adopts newly developed Line/ Cable Data (LCD) Module in an existing EMT-type simulation software. The input impedances evaluated by positive sequence and various mode energizations on a typical cross-bonded cable (CBC) in frequency domain are investigated.In addition to cross-bonded, the solid-bonded cable (SBC) and core-transposed cable (CTC) are analyzed for characteristics of input impedance. The mixed propagation modes of CBC and CTC are studied. The influence of bonding methods and cable models on transient voltages is investigated. The results simulated by the new LCD are compared with the Classical Parameter Calculation (CPC) method and validated by recently proposed extended transmission line (ETL) approach.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,252 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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