MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2329191851 · doi:10.2514/6.2013-1062

Manufacturing Defect Effects on Bend-Twist Coupled Wind Turbine Blades

2013· article· en· W2329191851 sur OpenAlexaff
Michael McWilliam, Curran Crawford

Notice bibliographique

Revue51st AIAA Aerospace Sciences Meeting including the New Horizons Forum and Aerospace Exposition · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbine bladeStructural engineeringDeflection (physics)Coupling (piping)Wind powerTwistMaterials scienceMechanical engineeringTurbineEngineeringPhysicsOpticsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New design concepts for large flexible blades are needed to continue the trend towards ever larger turbines and continued economies of scale. Load alleviation based on building bend-twist coupling into the blades is an attractive concept because it can reduce the root bending moments and the fatigue damage in the blades with a negligible affect on the annual energy production. The challenges in quality control associated with fiber laminate lay-up processes present a risk associated with this concept. This study attempts to quantify this risk by evaluating the sensitivity of the blade’s elastic properties to various manufacturing defects. This study will look at the bend-twist coupling coefficient, weight, internal stress and tip deflection. The defects that will be considered are errors in position, size and thickness of the layers along with errors in the fiber angle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue51st AIAA Aerospace Sciences Meeting including the New Horizons Forum and Aerospace ExpositionMême sujetWind Energy Research and DevelopmentTravaux en français237 207