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Enregistrement W4416323556 · doi:10.1109/tdei.2025.3634477

Aging Mechanism of Composite Insulated Cross-Arm Under Multi-Factor Coupling Effect

2025· article· W4416323556 sur OpenAlexaff
Huijie Li, Yafeng Chao, Te Li, Fanghui Yin, Hongwei Mei, Liming Wang, M. Farzaneh

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Dielectrics and Electrical Insulation · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMaterials Science
ThématiqueHigh voltage insulation and dielectric phenomena
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComposite numberSilicone rubberMoistureCoupling (piping)Natural rubberHumidityStress (linguistics)Work (physics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Composite insulated cross-arm (CICA) can be used in high voltage transmission lines to substitute composite insulators with iron cross-arms. In addition to its excellent insulation performance, CICA can also save on transmission corridors, etc. Nevertheless, due to the horizontal arrangement, CICA bears complex mechanical stresses in addition to the high temperature and humidity environmental factors. The aging mechanism under the multifactor coupling effect is studied in this paper based on a 110 kV CICA. The test results of the interface property show that the hygrothermal factor is the main reason for aging. In addition, stress affects the interface properties by promoting moisture penetration. The interfacial current changes can be divided into three stages: the voltage-current synchronous growth stage, the voltage-continuous current plunge stage, and the interfacial breakdown stage, during the multi-factor aging process. Besides, the CICA experiments show a synergistic effect between the hygrothermal and mechanical factors in the deterioration process of the silicone rubber and the core rod. Constant force and high and low circumferential cyclic forces mainly affect the mechanical properties. This work can be helpful for the application and promotion of CICA.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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