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Enregistrement W2801132170 · doi:10.1139/tcsme-2016-0071

RESEARCH ON THE SELF-SYNCHRONOUS VIBRATION OF FATIGUE LOADING TESTS FOR WIND TURBINE BLADES

2016· article· en· W2801132170 sur OpenAlexvenueno aff
Leian Zhang, Wei Xiuting

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration and Dynamic Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésVibrationBlade (archaeology)Structural engineeringTurbine bladeNatural frequencyControl theory (sociology)TurbineEngineeringComputer scienceMechanical engineeringAcousticsPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To carry on fatigue loading tests for wind turbine blades accurately, the self-synchronous vibration mechanism of loading system was investigated. Firstly, the mathematical model of vibration was deduced based on LaGrange Equation, thus the influence factors of self-synchronous vibration could be obtained. Then to study the influencing rules of the initial phase difference between loading equipment and blade, a simulating model was constructed to carry on the numerical simulation and it was found that when the driving frequency of the loading equipment was the same as the natural frequency of the blade, a different initial phase separation would generate different effect on self-synchronous vibration. Finally, an on-site fatigue test system was established to verify the accuracy of mathematical and simulation model mentioned above. It could be concluded that the test results were consistent with the simulating result. The research on the self-synchronous vibration performance of loading system for blade could supply a theory support for the sequent control of blade’s fatigue tests precisely.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,230 · 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'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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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