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Enregistrement W144701443 · doi:10.22059/ees.2014.51885

Aerodynamic optimal design of wind turbine blades using genetic algorithm

2014· article· en· W144701443 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Engineering Science · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilAerodynamicsBlade element momentum theoryChord (peer-to-peer)TurbineControl theory (sociology)Wind powerTurbine bladeGenetic algorithmEngineeringPower (physics)Structural engineeringMathematicsComputer scienceMechanical engineeringMathematical optimizationAerospace engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind power has been widely considered and utilized in recent years as one of the most promising renewable energy sources. In the current research study, aerodynamic analysis of the upwind three-bladed horizontal axis turbine is carried out using blade element momentum theory (BEM), and a genetic algorithm (GA) is applied as an optimization method. Output power generation is considered as an objective function, which is one of the most common choices of objective function. The optimization variables also involve chord and twist distribution variations and the placement of the airfoil sections along the blade length. The optimal blade shape is investigated for the maximum output power at a specific wind speed, rotor diameter and airfoil profile. The modified BEM results are compared with an experimental measurement indicating reliable results. The results show that considering placement of the airfoils as design variables in addition to chord and twist rate has a significant effect on the optimal output power. Finally, the objective function (output power) is improved by 10% compared to the base function.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,175 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle