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Record W7055258110

Calcul de la capacité de pylônes à treillis avec une approche stabilité

2013· other· fr· W7055258110 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2013
Typeother
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicMagnetic confinement fusion research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLafora diseaseCoordinate-measuring machineLogical analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

De par leur grande résistance et leur faible poids propre, les pylônes à treillis s’avèrent être une structure de choix pour transporter l’électricité sur les grandes distances qui séparent les lieux de production des centres urbains. Dans la pratique, le design de ces structures se fait généralement par une analyse linéaire élastique en considérant des connexions rotulées et des membrures soumises uniquement à des efforts axiaux. Le manque de précision de cette méthode oblige la réalisation d’essais grandeur réelle pour s’assurer que le pylône est sécuritaire et économique. Cette opération est coûteuse et retarde l’avancement des projets. Le but ultime de ce travail de recherche est de développer une procédure numérique simple et accessible aux ingénieurs de la pratique afin d'améliorer la prédiction de la capacité et du mode de rupture des pylônes à treillis. Au niveau de la modélisation, les cornières ont été modélisées par des éléments poutre de Timoshenko avec gauchissement. Les connexions sont, quant à elles, représentées par des éléments discrets affectés aux extrémités des barres et dont le comportement est linéaire élastique. Les rigidités en translation sont infiniment rigides alors que celles en rotation sont déterminées par une modélisation volumique. Enfin, les excentricités sont prises en compte par des liens rigides entre le centre de gravité et le point d’attache. Du côté de la méthode de calcul, la contrainte critique de flambement élastique F[indice inférieur e] est déterminée par une analyse de flambement linéaire plutôt que par la méthode des longueurs effectives. Ensuite, la résistance de la barre est calculée en suivant la même procédure que les normes. Plusieurs modes sont ainsi analysés de manière à couvrir les différentes configurations d’attache d’une cornière dans un pylône. La méthode ainsi développée a été comparée aux résultats d’essais expérimentaux sur 12 pylônes ainsi qu’aux résultats calculés avec différentes normes de conception. Il en ressort que la méthode prédit bien la résistance et donne des résultats comparables aux normes. Les barres avec un faible élancement comme les membrures jambes sont les mieux prédites. La procédure élaborée permet donc d’augmenter la précision du calcul de la capacité ultime et du mode de rupture des pylônes. Cette amélioration est d’intérêt car elle répond aux besoins de l’industrie des lignes de transport d'électricité, des partenaires industriels du projet et de la chaire de recherche Hydro-Québec/RTE - Structures et mécanique des lignes de transport d'énergie électrique. En effet, elle pourrait éventuellement permettre de diminuer les coûts de construction en réduisant le recours aux essais pleine échelle et en donnant des outils aux ingénieurs pour optimiser leur design. Elle facilitera également la réalisation d’essais hybrides.

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: Empirical
Teacher disagreement score0.007
Threshold uncertainty score0.020

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

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 head0.007
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.197 · 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
Published2013
Admission routes1
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