The Performance & Flow Visualization Studies of Three dimensional (3-D) Wind Turbine Blade Models
Notice bibliographique
Résumé
<p>The researches on the design of 3-D wind turbine blades have been received less attention so far even though 3-D blade products are widely sold. In the opposite, advanced researches in 3-D helicopter blade have been studied rigorously. Researches in wind turbine blade modeling are mostly assumed that blade span wise sections behaves as independent two dimensional (2-D) airfoils, implying that there is no exchange of momentum in the span wise direction. Further more flow visualization experiments are infrequently conducted.</p><p>The purpose of this study is to investigate the performance of 3-D wind turbine blade models with backward-forward swept and verify the flow patterns using flow visualization. In this research, the blade models are constructed based on the twist and chord distributions following Schmitz’s formula. Forward and backward swept are added to the wind turbine blades. It is hoped that the additional swept would enhance or diminish outward flow disturbance or stall development propagation on the span wise blade surfaces to give better blade design.</p><p>The performance of the 3-D wind turbine system models are measured by a torque meter, employing Prony’s braking system, and the 3-D flow patterns around the rotating blade models are investigated applying “tuft-visualization technique”, to study the appearance of laminar, separated and boundary layer flow patterns surrounding the 3-dimentional blade system.</p>For low speed wind turbines, Dumitrescu and Cardos (2011) have identified that stall spreads from the root of the rotating blade. In this study, it is found that for blades with (i) forward swept tip and backward swept root, the initial stall at the blade bottom would be amplified by concurrent strengthening flow due to the backward swept root to create strong stall spreading outward, and therefore the blades gives lower performance. For blades with (ii) backward swept tip and forward swept root, the initial stall at the blade bottom would be weakened by opposite weakening flow due to the forward swept root, generate weak stall that tend to deteriorate. These blades have better performance.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».