A Statistical Approach to Assess the Filler Dispersion of Silicone Rubber Composites for HV Outdoor Insulators
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the use of a statistical analysis for assessing the filler dispersion in silicone rubber composites used for high voltage outdoor insulation applications. The study particularly examines the use of the Median Absolute Deviation as a robust measure to evaluate the variability, and thus repeatability, of thermogravimetric analysis test outcomes for different silicone rubber composites at different temperature rise rates. Different Alumina-trihydrate filled silicone rubber composites are examined in the study. The results suggest a correlation between the Median Absolute Deviation and the degree of filler dispersion observed under Scanning Electron Microscopy. This correlation in outcomes is particularly evident at$25\ ^{0}\displaystyle \mathrm{C}/\min$. The composites are further tested using the dry-arc resistance test as per ASTM D495. The variability in the erosion resistance outcomes of the dry-arc resistance test correlate with the Median Absolute Deviation outcomes. These outcomes collectively suggest the potential of the proposed statistical approach as a quick assessment tool to supplement microscopic imaging towards understanding the effect of the degree of filler dispersion on the erosion resistance of silicone rubber for use in high voltage outdoor insulation applications.
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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 | 0,010 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».