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Enregistrement W2146462073 · doi:10.1260/0309-524x.35.3.357

Inverse Airfoil Design Method for Low-Speed Straight-Bladed Darrieus-Type VAWT Applications

2011· article· en· W2146462073 sur OpenAlexaff
Farooq Saeed, Ion Paraschivoiu, O. Trifu, C. Gabrys

Notice bibliographique

RevueWind Engineering · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirfoilAerodynamicsCamber (aerodynamics)Chord (peer-to-peer)Boundary layerInverseMathematicsEngineeringComputer scienceAerospace engineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper demonstrates the application of inverse airfoil design method to improve performance of a low-speed straight-bladed Darrieus-type VAWT. The study shows that an appropriate tailoring of the airfoil surface using the inverse airfoil design technique can help improve performance by eliminating undesirable flow field characteristics at very low Re, such as early transition due to presence of separation bubbles. The increase aerodynamic efficiency then translates into an improved aerodynamic performance of VAWTs specifically at very low chord Reynolds numbers. The study employs an interactive inverse airfoil design method (PROFOIL) that allows specification of velocity and boundary-layer characteristics over different segments of the airfoil subject to constraints on the geometry (closure) and the flow field (far field boundary). Additional constraints to satisfy some desirable features, such as pitching moment coefficient, thickness, camber, etc., along with a merit of performance of the VAWT, such as the required power output for a given tip-speed ratio, are specified as part of the inverse problem. Performance analyses of the airfoil and the VAWT are carried out with the aid of state-of-the-art analyses codes, XFOIL and CARDAAV, respectively. XFOIL is a panel method with a coupled boundary-layer scheme and is used to obtain the aerodynamic characteristics of resulting airfoil shapes. The final airfoil geometry is obtained through a multi-dimensional Newton iteration. A design example is presented to demonstrate the merits of the technique in improving performance of small VAWTs at low speeds. The main findings of the study suggests that the strength of the method lies in the inverse design methodology whereas its weaknesses is in reliably predicting aerodynamic characteristics of airfoils at low Reynolds numbers and high angles of attack. This weakness can, however, be overcome by assessing relative performance of the VAWT with the assumption that the changes in airfoil characteristics be kept small. The results indicate that a 10–15% increase in the relative performance of the VAWT can be achieved with this method.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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