Development of an Empirical Obstacle Wake Model for Small Wind Turbine Micrositing
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The way in which wind flows around and downstream of buildings in the atmospheric boundary layer is of great interest in wind engineering. Building wakes are characterized by a large reduction in downstream flow velocity and increased levels of downstream turbulence, both of which are detrimental to the power output of a small wind turbine. This paper describes the development of a new empirical model that predicts flow properties in the wake of a building for the purpose of small wind turbine micrositing. The new model has been developed in the form of a feedforward, backpropogation artificial neural network ($$). All training data was obtained from wind tunnel measurements taken in the wakes of model obstacles submersed in a simulated atmospheric boundary layer. To validate the wind tunnel simulation, a field experiment was carried out in which the flow was measured in the wake of an obstacle situated on an open field. The mean difference between the field data and wind tunnel data (from a geometrically similar test) was 3.7% for wind speed and 13.0% for the turbulence intensity. Overall, wind tunnel data was determined to be acceptable for use to develop a new model. The new model has mean errors of 0.6% and 4.4%, when predicting the velocity and root mean squared velocity, respectively (the mean error of the model is defined as the difference between the $$ predictions and the wind tunnel data). Currently, the model is somewhat limited in scope; wake properties can be predicted for solid ‘block’ obstacles, with varying height, width and depth, but only with flat roofs. Future work includes improving the model’s generality (the ability to predict wake properties when presented with inputs not used during training), training the model to predict the effect of roof shape, and investigating how to combine the wake effects of multiple obstacles.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle