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Enregistrement W4399798458 · doi:10.1049/icp.2024.0752

Design optimization of capacitive bushing using Nelder-Mead method and computer simulations

2023· article· en· W4399798458 sur OpenAlexaff
João Pedro C. Souza, Edson Guedes da Costa, Arthur Francisco Andrade, Antonio F. L. Neto

Notice bibliographique

RevueIET conference proceedings. · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectromagnetic Compatibility and Noise Suppression
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBushingCapacitive sensingComputer scienceMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study proposes using the Nelder-Mead method and computational simulations based on the finite element method (FEM) to optimize the capacitive core of an oil-impregnated paper bushing. To this end, a representation of the studied bushing was built using computer-aided design software and simulated in COMSOL Multiphysics®. Its core was designed according to a conventional methodology and the proposed optimized methodology. In the proposed optimized methodology, the number of conducting layers was reduced in order to reduce construction materials, and the Nelder-Mead optimization method was used to adjust the position and length of the conductive layers, having as objective to minimize the maximum axial and radial electric fields in the bushing. As result, the bushing designed using the proposed methodology presented a reduction of 24.9% of the maximum electric field intensity. The results suggest that using optimization methods such as the Nelder- Mead method in combination with FEM-based computational simulations can be an effective tool for the optimization of capacitive bushings, reducing manufacture costs and increasing the power system's reliability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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