Evaluating the importance of mooring line model fidelity in floating offshore wind turbine simulations
Notice bibliographique
Résumé
Accurate computer modelling is critical in achieving cost-effective floating offshore wind turbine designs. Although a range of modelling fidelities are available for all parts of the simulation, a lower-fidelity quasi-static approach that neglects inertia and hydrodynamics is often used for the mooring line model. The loss of accuracy from using this approach has not been thoroughly studied across different support structure designs. To test the adequacy of this widely used simplified mooring line modelling approach, the floating wind turbine simulator FAST (National Renewable Energy Laboratory, Golden, Colorado) was modified to allow the use of a high-fidelity dynamic mooring line model, ProteusDS (Dynamic Systems Analysis Inc. of Victoria, BC, Canada). Three standard floating wind turbine designs were implemented in this new simulator arrangement and tested using a set of steady and stochastic wind and wave conditions. The static equivalence between the built-in quasi-static mooring model and the dynamic mooring model is within 0.6% in terms of fairlead tension. Tests of the systems’ responses in still water indicate that the hydrodynamic damping of the mooring lines can constitute anywhere from 1% to 35% of the overall system damping in pitch, depending on the design. Tests in steady and stochastic operating conditions show that for very stable designs with slack moorings, or designs with taut moorings, a quasi-static mooring model can in many conditions predict the platform motions and turbine loads with reasonable accuracy. For slack-moored designs with larger platform motions, however, a quasi-static model can lead to inaccuracies of as much as 30% in the damage-equivalent and extreme loads on the turbine. An important observation is that even in situations where the platform response is predicted reasonably well by a quasi-static model, larger inaccuracies can arise in the response of the rotor blades. These inaccuracies are more severe in the time series (with instantaneous discrepancies as high as 50% of the mean load) than in the corresponding damage-equivalent and extreme loads calculated over multiple stochastic simulations. Consequently, differences in damage-equivalent and extreme load metrics should be considered a floor to the measure of inaccuracy caused by a quasi-static mooring model. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.
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 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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».