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Record W7029283317

Implémentation numérique et calibrage d'un modèle d'endommagement ductile pour la glace atmosphérique

2012· other· fr· W7029283317 on OpenAlexvenueno aff

Bibliographic record

VenueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typeother
Languagefr
FieldMedicine
TopicMaternal and Perinatal Health Interventions
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsNumerical modelingPermafrostSnow cover
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L'accumulation de la glace atmosphérique sur le réseau de transport et de distribution de l'énergie électrique est à l'origine de problèmes divers de natures électriques et mécaniques. Le délestage naturel de la glace accumulée peut aussi causer d'énormes perturbations dans le réseau et s'avérer être très dangereux. Les risques encourus ne pouvant pas être totalement éliminés, il est possible de les réduire et améliorer la fiabilité du réseau de distribution de l'énergie électrique en développant des systèmes de déglaçage et de prévention du givrage. Pour ce faire, la connaissance des propriétés mécaniques de la glace atmosphérique et de son comportement est primordiale.\n \nL'objectif de cette étude dans le cadre de la problématique du délestage, est le développement d'un outil numérique afin de simuler le comportement mécanique de la glace atmosphérique dans un cadre éléments finis. Le logiciel commercial ABAQUS est utilisé à cette fin, dans lequel, la loi de comportement est fournie par l'utilisateur via une sous-routine VUMAT. Le comportement mécanique de la glace est décrit par une loi de comportement multiaxiale élastoviscoplastique avec endommagement ductile. La déformation totale comporte trois composantes : une déformation élastique instantanée, une déformation viscoélastique et une déformation viscoplastique. L'endommagement qui caractérise la perte de rigidité du matériau est pris en compte par un tenseur d'endommagement du quatrième ordre.\n \nLe modèle étant à l'origine développé et paramétré pour simuler le comportement ductile de la glace d'eau douce ; des expériences sont menées en laboratoire afin de déterminer les paramètres nécessaires au calibrage du modèle afin de pouvoir simuler le comportement de la glace atmosphérique. Le comportement de la glace atmosphérique est similaire à celui de la glace d'eau douce, il est cependant affecté par différents paramètres. Les essais effectués ont permis de mettre en évidence l'influence de la vitesse de déformation sur la résistance en compression ainsi que les différences existantes entre les comportements en traction et en compression qui caractérisent la classe des matériaux fragiles dont la glace fait partie.\n \nL'implementation de la sous-routine VUMAT développée a été validée par un certain nombre de simulations comprenant : la compression uniaxiale non-confinée à taux de contrainte et à taux de déformation constants, la compression uniaxiale confinée. Les résultats obtenus sont en accord avec les résultats tirés de la littérature pour la glace d'eau douce.\n \nFinalement, des recommandations sont formulées afin de compléter et améliorer ce travail. Ainsi, l'outil numérique développé permettra de simuler les situations de chargement mécaniques complexes que l'on ne peut reproduire en laboratoire ou en milieu naturel faute de temps ou de moyens.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
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: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.009
Threshold uncertainty score0.021

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.002

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 head0.005
GPT teacher head0.196
Teacher spread0.191 · 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
Published2012
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