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Enregistrement W2765180171 · doi:10.26776/ijemm.02.03.2017.01

Wear Resistance Performance of Conventional and Non-Conventional Wind Turbine Blades with TiN Nano-Coating

2017· article· en· W2765180171 sur OpenAlexaff
Muhammad Hasibul Hasan, Shugata Ahmed

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Engineering Materials and Manufacture · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceTurbine bladeTurbineComposite materialShear stressGeotechnical engineeringWind speedStructural engineeringMechanicsEngineeringMechanical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efficiency and durability are critical issues that affect widely-adopted aerofoil-power generator as a sustainable source of electrical power. Even though high wind power density can be achieved; installing wind turbines in desert condition has difficulties including thermal variation, high turbulence and sand storms. Sand blasting on turbine blade surface at high velocities causes erosion resulting turbine efficiency drop. Damage-induced erosion phenomena and aeroelastic performance of the blades needed to be investigated. Suitable coating may prevent erosion to a great extent. A numerical investigation of erosion on NACA 4412 wind turbine blade has been performed using commercial computational fluid dynamics software ANSYS FLUENT 14.5 release. Discrete phase model (DPM) has been used for modelling multi-phase flow of air and sand particles over the turbine blade. Governing equations have been solved by finite volume method (FVM). Conventional 30-70% glass fibre resin and non-conventional jute fibre composite have been used as turbine blade material. Sand particles of diameter have been injected from 20, 30, 45, 60 and 90 degree angles at 500C temperature. Erosion rate, wall shear stress and strain rate have been calculated for different wind velocities and impingement angles. Simulation results for higher velocities deviate from the results observed at lower wind velocities. In simulation, erosion rate is highest for impingement angle at low wind velocities, which has been validated by experiment with a mean absolute error (MAE) of 5.56%. Erosion rate and wall shear stress are higher on jute composite fibre than glass fibre resin. Developed shear stress on wind turbine blade surface is highest for impingement angle at all velocities. On the other hand, exerted pressure on turbine blade surface is found highest for 9 angle of attack. Experimental results, with or without Titanium nitride(TiN) nano-coating, also revealed that surface roughness augments with increasing impingement angles. Nano-coating (TiN) by RF sputtering technique reduced the surface roughness significantly as oppose to uncoated samples. Highest roughness has been observed on uncoated blade surface collided with 0.3-0.69 mm diameter brown aluminium oxide particles.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,388

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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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