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Enregistrement W2033015090 · doi:10.1115/omae2012-83699

Comparison of Physical Model Tests With a Time Domain Simulation Model of a Wave Energy Converter

2012· article· en· W2033015090 sur OpenAlexafffundabout
Ryan S. Nicoll, Charles F. Wood, André Roy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWave and Wind Energy Systems
Établissements canadiensDynamic Systems Analysis (Canada)
Organismes subventionnairesGovernment of Canada
Mots-clésEnergy transformationMarine engineeringMooringMarine energyWind waveComputer scienceElectricity generationEnergy modelingTurbineNonlinear systemSurvivabilityEngineeringSimulationEnergy consumptionRenewable energyPower (physics)Mechanical engineeringReliability engineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Development of wave energy conversion systems may yield many key benefits for society such as the production of electrical power or fresh water for remote communities. However, complex ocean dynamics make it difficult for technology developers to not only address the stability and survivability of their systems, but also to establish energy conversion rates that are fundamental to proving economic viability. Building physical prototypes presents many challenges in terms of cost, accessible facilities, and time requirements. The use of accurate numerical modelling and computer simulation can help guide design and significantly reduce the number of physical prototype tests required and as a result play a primary role in the development of wave energy conversion systems that have to operate in challenging marine environments. SurfPower is an ocean wave energy converter (WEC) that converts wave motion into useful energy through surge and heave motion of a point absorber. The system pumps seawater into a high pressure hydraulic network that generates electricity via a turbine or freshwater via desalination at a facility onshore. The system is nonlinear due to the significant change in draft and mooring reaction load through the energy capture cycle of the device. This makes the use of nonlinear time domain simulation ideal for analysis and design of the system. Furthermore, utilizing a simplified nonlinear hydrodynamic model available in the time domain results in a practical early-stage design tool for system refinement. The focus of this work is to compare the results of scale model testing completed at the Institute for Ocean Technology in St. John’s, Newfoundland, with results produced from an equivalent system simulated in the time domain simulation software ProteusDS. The results give an assessment of the range of error that can be used to assess other experiments of the SurfPower WEC at full scale.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations12
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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