Optimisation of vertical axis wind turbine: CFD simulations and experimental measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A system for the conversion of kinetic energy of wind into thermal energy has been developed which can replace relatively expensive electro‐mechanical equipment. The system consists of a vertical axis wind turbine (VAWT) which is coupled with the shaft of a stirred vessel. In the present work, computational fluid dynamic (CFD) simulations have been performed for the flow generated in a stirred tank with disc turbine (DT). The predicted values of the mean axial, radial and tangential velocities along with the turbulent kinetic energy have been compared with those measured by laser Doppler anemometry (LDA). Good agreement was found between the CFD simulations and experimental results. Such a validated model was employed for the optimisation of drag‐based VAWT. An attempt has been made to increase the efficiency of turbine by optimising the shape and the number of blades. For this purpose, the combination of CFD and experiments has been used. The flows generated in a stirred tank and that generated by a wind turbine were simulated using commercial CFD software Fluent 6.2. A comparison has been made between the different configurations of wind turbines. Results show that a provision in blade twist enhances the efficiency of wind turbine. Also, a wind turbine with two blades has higher efficiency than the turbine with three blades. Based on the detailed CFD simulations, it is proposed that two bladed turbine with 30° twist shows maximum efficiency. © 2011 Canadian Society for Chemical Engineering
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».