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Record W3083031344

Comparaison des Masses et des Coûts des Parties Actives de Génératrices à Aimants Permanents pour des Cahier des Charges d'Hydroliennes POD et Rim-Driven

2013· preprint· fr· W3083031344 on OpenAlexaboutno aff
Sofiane Djebarri

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2013
Typepreprint
Languagefr
FieldEngineering
TopicWind Energy Research and Development
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsPolitical sciencePhilosophy
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'article présente la comparaison de plusieurs types de génératrices directement entraînées par une turbine hydrolienne de grande puissance. Deux types de structures magnétiques (à flux radial et à flux axial) sont étudiés. Nous considérerons que ces deux structures peuvent être associées à la turbine selon deux types de technologies d'intégration (POD et RIM-Driven). Dans un concept dit " RIM-DRIVEN " la génératrice est disposée sur la périphérie de l'hélice. Pour les technologies POD, la génératrice est logée dans une nacelle étanche centrée sur l'intérieur des pales de la turbine. Pour les besoins de cette étude, deux cahiers des charges relatifs à deux sites choisis pour l'implantation d'hydroliennes préindustrielles sont utilisés. Ainsi, le site de la Baie de Fundy, en Nouvelle Ecosse, Canada caractérisé par de forts courants et un le site de Paimpol-Bréhat, France qui se différentie par des courants moins forts sont utilisés pour le dimensionnement de ces génératrices. Les outils utilisés comprennent un modèle électromagnétique et un modèle thermique intégrés dans une procédure d'optimisation visant à minimiser le coût total des parties actives. La méthode et les spécifications nécessaires pour effectuer ces dimensionnements sont données dans cet article. Des comparaisons technico-économiques des coûts et des masses des parties actives, en lien avec ces technologies, sont ainsi menées.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.252
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.003
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0020.002
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.264
Teacher spread0.232 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2013
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