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Enregistrement W2809636832 · doi:10.1088/1742-6596/1037/5/052023

In-blade Load Sensing on 3D Printed Wind Turbine Blades Using Trailing Edge Flaps

2018· article· en· W2809636832 sur OpenAlexaff
Farid Samara, David A. Johnson

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIcing and De-icing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrailing edgeBlade (archaeology)Turbine bladeTurbineMarine engineeringGeologyAcousticsMechanical engineeringMaterials scienceEngineeringAerospace engineeringStructural engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As wind turbines become larger the loading on the blades also increases. Controlling a section of the trailing edge of the turbine airfoil is found to reduce load fluctuations on wind turbine blades. Here a detailed experimental setup is described showing the development of a compact airfoil section capable of measuring the surface pressure, root bending moment, and controlling a TEF simultaneously and in time resolved fashion to quantity the influence of a TEF on a wind turbine. This experimental work includes a trailing edge flap that covers 20% of an S833 airfoil with a chord of 178 mm. Surface pressure and blade root strain are measured for varying angles of attack and flap angle. Coefficient of lift and moment are obtained from the 54 pressure taps. The lift and drag forces are also obtained from the strain gages at the root of the blade. A 3D printed blade section is designed and built to house the actuation and sensing on the airfoil. The trailing edge flap was tested inside a 0.61 m wind tunnel as a baseline case and the results showed how the lift, drag, and root moment on the airfoil can change for different flap angles. The coefficient of lift changed by 30% for flap angle of 20°. The entire blade with the flap will also be installed on a 3.4 diameter wind turbine to study the influence of a flap on load variation.

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 enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,761

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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