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Enregistrement W2736160599 · doi:10.3390/en10070973

Power Take-Off Simulation for Scale Model Testing of Wave Energy Converters

2017· article· en· W2736160599 sur OpenAlexafffund
Scott Beatty, Francesco Ferri, Bryce Bocking, Jens Peter Kofoed, Bradley J. Buckham

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWave and Wind Energy Systems
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPacific Institute for Climate Solutions
Mots-clésDamperEngineeringPower (physics)ConvertersWave tankExtrapolationSimulationController (irrigation)Energy (signal processing)Control engineeringControl theory (sociology)Automotive engineeringComputer scienceVoltageElectrical engineeringControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Small scale testing in controlled environments is a key stage in the development of potential wave energy conversion technology. Furthermore, it is well known that the physical design and operational quality of the power-take off (PTO) used on the small scale model can have vast effects on the tank testing results. Passive mechanical elements such as friction brakes and air dampers or oil filled dashpots are fraught with nonlinear behaviors such as static friction, temperature dependency, and backlash, the effects of which propagate into the wave energy converter (WEC) power production data, causing very high uncertainty in the extrapolation of the tank test results to the meaningful full ocean scale. The lack of quality in PTO simulators is an identified barrier to the development of WECs worldwide. A solution to this problem is to use actively controlled actuators for PTO simulation on small scale model wave energy converters. This can be done using force (or torque)-controlled feedback systems with suitable instrumentation, enabling the PTO to exert any desired time and/or state dependent reaction force. In this paper, two working experimental PTO simulators on two different wave energy converters are described. The first implementation is on a 1:25 scale self-reacting point absorber wave energy converter with optimum reactive control. The real-time control system, described in detail, is implemented in LabVIEW. The second implementation is on a 1:20 scale single body point absorber under model-predictive control, implemented with a real-time controller in MATLAB/Simulink. Details on the physical hardware, software, and feedback control methods, as well as results, are described for each PTO. Lastly, both sets of real-time control code are to be web-hosted, free for download, modified and used by other researchers and WEC developers.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations24
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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