Experimental and theoretical verification of two icing codes = Vérification expérimentale et théorique de deux codes de givrage
Bibliographic record
Abstract
Le travail de recherche qui est présenté ici fait partie d'un programme de recherche basé sur le givrage des conducteurs aérien. Les investigations ont été effectuées dans le tunnel réfrigéré de la CIGELE. La première étape de ce travail a consisté en l'étude théorique de différents types de modèles de givrage existants. Parmi les modèles analytiques et numériques variés, deux modèles numériques généraux plus appropriés, pour l'accumulation de verglas sur les objets cylindriques, sont choisis et décrits en détails. La deuxième étape a consisté en la préparation de la série d'expériences de givrage. Lors de cette étape, la configuration de la teneur en eau liquide (LWC) et la taille médiane de gouttelette (MDS) pour des conditions spécifiques thermodynamique et aérodynamique ont été déterminées. Dans la troisième étape, les tests de givrage ont été effectués. Elles ont été effectuées sur quatre cylindres d'aluminium de différents diamètres. Les expériences de givrage ont été effectuées dans les mêmes conditions thermodynamiques et aérodynamiques pour les LWC et MDS.À la quatrième étape, en utilisant des programmes écrits en Fortran, les deux modèles numériques ont été étudiés. Les résultats prédisent une accumulation de masse de verglas pour les mêmes LWC, MDS et diamètre de cylindre qui ont été déjà utilisés dans des expériences d'accrétion de verglas. Dans la cinquième étape, les résultats expérimentaux et théoriques sont comparés et validés. Les comparaisons permettent de révéler l'avantage des modèles choisis et leur précision de prévision de la masse de verglas accumulée sur les câbles aériens de transport d'énergie électrique. En conclusion, des recommandations nécessaires sont présentées aussi bien sur l'utilisation de ces modèles que sur les investigations futures dans ce domaine. \n
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".