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Record W4389540981 · doi:10.17118/11143/20969

Modélisation numérique des vibrations éoliennes d’un conducteur hautetension soumis au vent

2023· article· fr· W4389540981 on OpenAlexaff
Léo Braun, Raynald Guilbault, Sébastien Lalonde

Bibliographic record

Venuenot available
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicVibration and Dynamic Analysis
Canadian institutionsÉcole de Technologie Supérieure
Fundersnot available
KeywordsPhysics

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'objectif du projet est de modliser par lments finis une porte de cble haute-tension de 5km soumise au vent. Pour cela, il faudra raliser un modle solide du cble, un modle fluide du vent autour du conducteur et les coupler pour qu'ils puissent interagir. La stratgie utilise est dans un premier temps de modliser des portions de cble assez courtes, de l'ordre du mtre pour garder des temps de calcul raisonnables, et dans un second temps de rattacher plusieurs segments entre eux pour modliser toute la porte. La mthode choisie pour reprsenter le cble s'appuie sur la thorie des poutres. Elle a pour avantage de permettre de rduire la lourdeur des calculs tout en contrlant les paramtres du cble comme le diamtre et la rigidit de flexion. Modliser un cble en lments solides ncessiterait trop de ressources de calcul. Ensuite, un domaine fluide est gnr tout autour du conducteur pour modliser l'coulement du vent. Les interactions entre la structure solide et le fluide environnant sont reprsentes l'aide d'un couplage bidirectionnel. En effet, il faut transfrer les donnes d'un solveur l'autre car le mouvement du fluide influence la structure et les ractions de celle-ci modifient la dynamique du fluide. Le cble est dfini par le biais de la section droite de la poutre et du matriau utilis. Il faut notamment considrer son aire, son moment d'inertie, la masse volumique et le module d'Young. La tension horizontale au sein du cble est galement un paramtre important. La zone fluide requiert un maillage dynamique au niveau de l'interface fluide-structure pour pouser parfaitement la forme du cble en mouvement. Afin d'atteindre le rgime permanent, la modlisation opre pendant 10 secondes et est divise en pas de temps de 0,01 seconde. Les rsultats obtenus pour les sections courtes correspondent bien aux valuations thoriques. D'autre part, la connaissance des auteurs, pour la porte complte, aucune mesure exprimentale ou valuation numrique ne sont disponibles l'heure actuelle.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.040

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0020.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.024
GPT teacher head0.234
Teacher spread0.210 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
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

Citations0
Published2023
Admission routes1
Has abstractyes

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