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Enregistrement W4386796680 · doi:10.23977/jeis.2023.080307

Design of Software for Calculating Tidal Currents in AT Power Supply Systems

2023· article· en· W4386796680 sur OpenAlexvenueno aff
Jiahao Yin, Yang Shi, Runzhong Miao

Notice bibliographique

RevueJournal of Electronics and Information Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Systems and Energy Efficiency
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraction power networkSoftwarePower (physics)Range (aeronautics)Traction (geology)Switched-mode power supply applicationsMode (computer interface)Automotive engineeringComputer scienceVoltageElectrical engineeringEngineeringSwitched-mode power supplyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-speed passenger railway, referred to as "high-speed rail", is a very important mode of transportation in today's society, which have attracted social attention and have been widely studied by domestic and foreign railway industry researchers. However, the transportation capacity and transportation conditions of high-speed railways are closely related to locomotive types, traction power supply systems, and traffic information control. Among them, the traction power supply system is an important source of its energy, which ensures the normal operation of the locomotive, so it has very important research significance. This article first introduces the AT power supply mode used in today's high-speed railways. Then the power flow calculation method and principle are derived as the design of the software below will pave the way. At the end, a complete power flow calculation method is summarized and implemented on the Visual Studio platform using C# language. A power flow calculation software for the AT power supply system was established, inputting parameters such as voltage and current, using Newton-Raphson method to iteratively calculate, and the final result can be directly displayed in the software, or exported and saved with Excel. And after the test, the software can run well, and the calculation speed is relatively fast, the result is normal, within the error range, and basically meets the expected requirements.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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