MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2784228327 · doi:10.5194/wes-3-345-2018

The second curvature correction for the straight segment approximation of periodic vortex wakes

2018· article· en· W2784228327 sur OpenAlexafffund
David Wood

Notice bibliographique

RevueWind energy science · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWakeVortexCurvaturePhysicsRADIUSInverseVortex ringGeometryMathematicsMathematical analysisMechanicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. The periodic, helical vortex wakes of wind turbines, propellers, and helicopters are often approximated using straight vortex segments which cannot reproduce the binormal velocity associated with the local curvature. This leads to the need for the first curvature correction, which is well known and understood. It is less well known that under some circumstances, the binormal velocity determined from straight segments needs a second correction when the periodicity returns the vortex to the proximity of the point at which the velocity is required. This paper analyzes the second correction by modelling the helical far wake of a wind turbine as an infinite row of equispaced vortex rings of constant radius and circulation. The ring spacing is proportional to the helix pitch. The second correction is required at small vortex pitch, which is typical of the operating conditions of large modern turbines. Then the velocity induced by the periodic wake can greatly exceed the local curvature contribution. The second correction is quadratic in the inverse of the number of segments per ring and linear in the inverse spacing. An approximate expression is developed for the second correction and shown to reduce the errors by an order of magnitude.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueWind energy scienceMême sujetWind Energy Research and DevelopmentTravaux en français237 207