Notice bibliographique
Résumé
This paper concerns the blades of multi-bladed water-pumping windmills when they have variable mass and centre of mass. The paper explores blade arrangement strategies that will minimize the eccentricity of the rotor centre of mass and hence any rotor-induced vibration. The number of blades in the rotor is assumed to equal the number made in each production batch, in contrast to the case where a batch of up to 22 blades was optimally matched to produce two- and three-bladed rotors, Hitz & Wood [1]. Using the measured mass and centre of mass of 24 blades for the rotor of a 26 ft Kijito windmill described by Harries [3], three strategies are considered. Random matching of the blades is shown to become increasingly effective as blade number increases. Pairing the blades by ordering in the product of mass and centre of mass, d, followed by random selection of pairs also produces rotors with low eccentricities. The numerical experiments show that the best strategy involving random selection is to pair by ordering, swapping the blades of every second pair, and then randomly arrange the resulting pairs. Finally, a heuristic based on blade pairing is shown to give eccentricities which are high compared to the minimum value determined exactly for 12 blades or less, but apparently low enough to be useful.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».