In-blade Load Sensing on 3D Printed Wind Turbine Blades Using Trailing Edge Flaps
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».