Evolving offshore wind: A genetic algorithm-based support structure optimization framework for floating wind turbines
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Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a genetic algorithm-based optimization framework for floating offshore wind turbine support structures. Using a nine-variable support structure parameterization, this framework spans a greater extent of the design space than preexisting optimization approaches in the literature. With a frequency-domain dynamics model that includes linearized hydrodynamic forces, linearized mooring forces, and linearized wind turbine effects, the framework provides a good treatment of the important physical considerations while still being computationally efficient. The genetic algorithm optimization approach provides a unique ability to visualize the design space. Application of the framework to a hypothetical scenario demonstrates the framework's effectiveness and identifies multiple local optima in the design space - some of conventional configurations and others more unusual. By optimizing to minimize both support structure cost and root-mean-square nacelle acceleration and plotting the design exploration in terms of these quantities, a Pareto front can be seen. Clear trends are visible in the designs as one moves along the front: designs with three outer cylinders are best below a cost of $6M, designs with six outer cylinders are best above a cost of $6M, and heave plate size increases with support structure cost. The complexity and unconventional configuration of the Pareto optimal designs may indicate a need for improvement in the framework's cost model.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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