Predicting distribution of aeolian vibration amplitude of undamped overhead transmission lines
Notice bibliographique
Résumé
The most widely accepted estimation procedure of the severity of aeolian vibration is by calculating the maximum oscillation amplitudes of the conductor using Energy Balance Principle (EBP). However, the EBP is based on wind tunnel results where only one frequency is excited, while observations and experimental results show that multiple resonant modes are excited simultaneously. Furthermore, the required number of cycles of each amplitude level is not provided by current EBP-based methods. In this paper, vibration data from an experimental undamped ACSR Bersfort test line in Quebec, Canada, is recorded and analyzed. For each record of aeolian vibrations, amplitudes are fitted to a Rayleigh distribution based on the narrow-band assumption. The number of cycles and Rayleigh parameter are then related to wind conditions through a modified Strouhal frequency and EBP methodology. A statistical model is proposed to relate vibration profiles and wind input while considering wind turbulence intensity. The proposed method performs well and gives accurate estimates of both vibration amplitudes and number of cycles for ACSR Bersfort conductor. Physical and statistical theory is provided for each step of the method in order to extend the application of the method to other types of conductors or different line configurations. • Predicting the number of cycles for each amplitude level during aeolian vibration. • Modified Energy Balance Principle to accommodate turbulent wind conditions. • A statistical model linking detailed vibration profiles to maximum amplitude. • Validation through measurements from a test line featuring ACSR Bersfort conductor. • Detailed steps for broadening application to other ACSR line configurations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».