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Enregistrement W2765103588 · doi:10.1115/fedsm2017-69534

Experimental Investigation of the Influence of Inflow Conditions on the Flow Over an Extended Edge Escarpment

2017· article· en· W2765103588 sur OpenAlexaff
J. LoTufo, Kamran Siddiqui, Horia Hangan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEscarpmentTurbulenceInflowTurbineFlow (mathematics)GeometryGeologyLeading edgeTowerMechanicsWakeMeteorologyWind directionWind speedPhysicsGeomorphologyStructural engineeringEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mean and turbulent flow behavior over a 1:50 scale model of a wind turbine site containing a local escarpment was investigated from wind directions of 230°, 270° and 300°. Flow from each direction contained vastly different local geometry at the same elevation. Results showed separation regions are formed immediately downstream of the escarpment at each wind direction. It is observed that turbulence within the first 3 meters from the escarpment edge is strongest for inflow from 230° while flow from 300° shows similar trends with lower turbulence magnitude. Inflow from 270° had the most impactful effect on the flow behavior showing the largest wake region increasing in height with the distance from the leading edge. The results also show that the flow field below 55 m was effected by the local geometry of the escarpment leading up to and likely beyond the turbine location. It is concluded that the effects induced from local geometry may cause changes to dynamic loading and fatigue on both the turbine blades and tower.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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