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Enregistrement W1966975713 · doi:10.1109/epec.2011.6070244

A lagrangean interactive interface to evaluate ice accretion modeling on a cylinder - a test case for icing modeling on wind turbine airfoils

2011· article· en· W1966975713 sur OpenAlexaff
Fahed Martini, Drishty Ramdenee, Hussein Ibrahim, Adrian Ilinca

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIcing conditionsIcingTurbineContext (archaeology)Wind powerMarine engineeringComputer scienceEnvironmental scienceInterface (matter)SimulationMeteorologyAerospace engineeringEngineeringGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the context of global campaign to mitigate climate change effects, researches on wind turbines industry have known a constant growth during the last few years. Wind velocity is so important for wind turbine productivity and very significant wind resources are available in cold regions where icing effects are also significant. Ice accretion increases the risks of unbalanced mass resulting in losses of annual power production, in vibration problems and in security risks. This coincides with the most abundant days of wind in the year. At the WERL (Wind Energy Research Laboratory), in collaboration with the TechnoCentre Eolien and the AMIL (Anti-icing Materials International Laboratory), numerous studies have been conducted to avoid this problem. In this paper we made use of these studies to simulate a test case of icing around a cylinder as described in Lozowski et al. [1]. We emphasize on the fact that these studies cannot provide very accurate local results due to numerous simplifications. We, therefore, developed at the WERL an interactive interface to simulate the trajectory of water droplets in an airstream until collision on a cylinder. This interface is based on MS-Excel worksheets supported with VBA code (Visual Basic for Applications) using a fourth order Runge-Kutta resolution scheme. The interface provides flexibility to demonstrate various scenarios that can help to validate the subsequent evaluation of collection efficiency based on multiphase CFX simulation.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,444
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,225 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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